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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰離子電池內(nèi)部短路診斷方法及系統(tǒng)

758   編輯:管理員   來源:中冶有色技術(shù)網(wǎng)  
2023-03-18 21:11:06
本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰離子電池內(nèi)部短路診斷方法及系統(tǒng)。該方法包括:建立鋰離子電池三維電化學?熱?內(nèi)部短路耦合模型;通過三維有限元模擬的方式對鋰離子電池內(nèi)部短路情況進行仿真,得到鋰離子電池內(nèi)部短路特征參數(shù)數(shù)據(jù);通過特征參數(shù)數(shù)據(jù)對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練,得到鋰離子電池內(nèi)部短路診斷模型;鋰離子電池內(nèi)部短路診斷模型的輸出為鋰離子電池內(nèi)部短路等級;通過鋰離子電池內(nèi)部短路診斷模型對鋰離子電池內(nèi)部短路狀態(tài)進行診斷。本發(fā)明針對鋰離子電池內(nèi)部短路建立了鋰離子電池三維電化學?熱?內(nèi)部短路耦合模型,可實現(xiàn)鋰離子電池內(nèi)部短路的大量模擬仿真;基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷模型能夠精確診斷鋰離子電池內(nèi)部短路情況。
聲明:
“基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰離子電池內(nèi)部短路診斷方法及系統(tǒng)” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,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)
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