公开(公告)号：CN116027198A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202211563671.X

申请日：2022-12-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李鹏华 ,  单康恒 ,  李皃 ,  朱得臣 ,  余江

IPC: G01R31/367 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G06N3/096 ,  G01R31/378 ,  G01R31/392

Abstract: 本发明涉及基于联合加权域对抗网络的锂电池健康状态估计方法，属于新能源技术领域。该方法包括以下步骤：S1：不同时间序列间的相似性评估；S2：进行堆叠双向长短时记忆神经网络的特征提取，然后基于改进域对抗网络的锂电池荷电估计，最后基于InfoNCE模块的特定信息保留。本发明针对锂离子电池标签数据获取难度大、实验流程复杂、环境试验多样等问题，实现锂离子电池数据信息之间的共享；在面对多种电池测试流程和多种电池老化试验条件场景下，考虑如何实现自动提取优良老化特征的同时，提高锂离子电池健康状态预测的准确性。在一定程度上弥补数据信息不充足的限制，对实现复杂环境下的锂离子电池健康状态预测是十分有意义的。