首页> 中国专利> 基于高斯过程回归的锂电池健康状况预测方法

基于高斯过程回归的锂电池健康状况预测方法

页面导航

摘要
著录项
法律信息
相似文献

摘要

基于高斯过程回归的锂电池健康状况预测方法，涉及一种锂电池健康状况预测方法，属于电化学和分析化学领域。目的是针对传统锂电池健康状况预测适应性差的问题。本发明是按一下步骤实现：一、绘制该锂电池的电池的健康状态SOH与充放电周期的关系曲线；二、根据具有再生现象的退化曲线和约束条件选择协方差函数；三、按照共轭梯度法迭代后确定超参数的最优值并该初值带入先验分布中；四、根据先验部分得到后验分布；五、得到不带高斯白噪声的预测输出f′的均值和方差；六、将实际测得的电池的健康状态SOH和步骤五得到的预测的电池的健康状态SOH共同带入到训练数据y中，得出f′，确定预测置信区间，预测出锂电池的健康状况。用于锂电池的检测。

著录项

公开/公告号CN102798823A

专利类型发明专利
公开/公告日2012-11-28

原文格式PDF
申请/专利权人哈尔滨工业大学;
展开▼

申请/专利号CN201210198845.7
发明设计人刘大同;周建宝;庞景月;罗悦;王红;彭宇;
展开▼

申请日2012-06-15
分类号G01R31/36(20060101);
代理机构23109 哈尔滨市松花江专利商标事务所;
代理人牟永林
地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
入库时间 2023-12-18 07:26:32

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2015-03-25

发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G01R31/36 申请公布日:20121128 申请日:20120615

发明专利申请公布后的视为撤回
2013-01-23

实质审查的生效 IPC(主分类):G01R31/36 申请日:20120615

实质审查的生效
2012-11-28

公开

公开

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 基于高斯过程回归的锂电池健康状况预测方法 [P] . 中国专利： CN102798823A . 2012-11-28
2. 基于充放电数据特征的锂电池健康状况预测方法及装置 [P] . 中国专利： CN113589189A . 2021-11-02
3. Ship Motion Prediction Method Based on Long Short-Term Memory Network and Gaussian Process Regression [P] . US2021117796A1 . 2021-04-22

机译：基于长短期内存网络和高斯过程回归的船舶运动预测方法
4. ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASED APPROACH FOR DYNAMIC PREDICTION OF INJURED PATIENT HEALTH-STATE [P] . US2021319387A1 . 2021-10-14

机译：基于人工智能的受伤患者健康状况的动态预测方法
5. HEALTH CONDITION PREDICTION APPARATUS, HEALTH CONDITION PREDICTION METHOD, AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM [P] . 美国专利： US2020321129A1 . 2020-10-08

机译：健康状况预测装置，健康状况预测方法和计算机可读记录介质