基于AR集成学习模型的锂离子电池剩余寿命预测方法[CN201410276350.0] - 哈尔滨工业大学

专利申请

2014-06-19
公布公告

2016-09-28
授权日期

2016-09-28
终止

2026-09-26

基于AR集成学习模型的锂离子电池剩余寿命预测方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201410276350.0 申请日期： 2014-06-19 专利主类别： G01R31/36 {{ classMap["G01R31/36"] }}

申请人名称：哈尔滨工业大学

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申请人地址：黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

专利分类项目

G01R31/36 : 用于测试蓄电池或电池的电气状况的仪器，如用于测试容量或充电状态的仪器

专利注册信息

初审公告期号	2014-06-19	初审公告日期	2016-09-28
注册公告期号	2016-09-28	注册公告日期	2016-09-28
专用权期限	2016-09-28 - 2026-09-26	专利类型	发明授权
代理组织机构	哈尔滨市松花江专利商标事务所查看该机构代理的所有专利

专利介绍

基于AR集成学习模型的锂离子电池剩余寿命预测方法，涉及锂离子电池剩余寿命预测方法。为了解决现有单一的AR模型在非线性时间序列预测中的精度有限的问题和稳定度低的问题，本发明基于AR集成学习模型的对锂离子电池剩余寿命进行预测，用Bagging(Bootstrap Aggregating)集成方法随机选取输入数据构成的向量，形成一组子向量集，每个向量集输入一个AR模型进行参数计算和容量预测，最后将预测结果进行融合输出，并绘制容量退化曲线和概率密度曲线，从而得到最终的预测输出。本发明可以提高锂离子电池剩余寿命预测的稳定性和精度。本发明适用于锂离子电池剩余寿命预测。

法律进度