本發(fā)明是為了克服現(xiàn)有技術(shù)預(yù)測
鋰電池剩余壽命時,計算復(fù)雜耗時長,預(yù)測精度低的問題,提供一種基于多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合的電動叉車鋰電池剩余壽命預(yù)測方法,提高了預(yù)測計算精度,減少了預(yù)測模型訓(xùn)練時間,包括以下步驟:建立基于長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開路電壓預(yù)測模型,采用RMSprop算法和dropout正則化方法對網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化,從而預(yù)測鋰電池在放電循環(huán)中的開路電壓值V
OC;把預(yù)測結(jié)果按順序劃分成多個放電循環(huán),統(tǒng)計每個放電循環(huán)中從初始電壓至最小電壓間的開路電壓樣本個數(shù)N
S,利用采樣時間T
S相同,得到每個放電循環(huán)中放電至最小電壓的時間T
min;建立基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容量預(yù)測模型,以預(yù)測鋰電池容量C,從而得到鋰電池剩余壽命預(yù)測值RUL。
聲明:
“基于多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合的電動叉車鋰電池剩余壽命預(yù)測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)