发明公开
- 专利标题: 一种基于数据驱动的车用电池健康状态估计方法
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申请号: CN202010249465.6申请日: 2020-04-01
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公开(公告)号: CN111398837A公开(公告)日: 2020-07-10
- 发明人: 胡晓松 , 车云弘 , 邓忠伟 , 李佳承 , 刘波
- 申请人: 重庆大学
- 申请人地址: 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号
- 专利权人: 重庆大学
- 当前专利权人: 重庆大学
- 当前专利权人地址: 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号
- 代理机构: 北京同恒源知识产权代理有限公司
- 代理商 赵荣之
- 主分类号: G01R31/392
- IPC分类号: G01R31/392 ; G01R31/367 ; G01R31/385
摘要:
本发明涉及一种基于数据驱动的车用电池健康状态估计方法SOH方法,属于电池管理技术领域。该方法包括:选定待测电池,收集整理该电池的技术参数;根据车用充电工况和恒电流或动态放电工况进行电池的循环老化实验,并收据电池电压,电流,温度等信息,建立电池老化数据库。根据筛选出的子集提取其他电池的健康因子,利用训练好的回归模型估计其他不同放电工况下的电池的SOH估计的验证。将训练好的模型嵌入车用电池管理系统,并在车用中提取子集涵盖的健康因子并进行SOH估计。本发明利用融合方法选择最优特征子集进行模型训练,能够有效降低计算量并提高模型精度,为实际车用提供参考。