基于深度置信網和相關向量機融合的鋰電池剩余壽命預測方法,涉及一種鋰離子電池循環壽命預測技術,為了解決現有鋰電池剩余壽命預測方法依賴精確的物理模型或復雜的信號處理技術,需要昂貴的投入,或現有方法基于淺層結構,這會限制故障預測的性能并且容易遭受維數災難的問題。獲得依據充放電周期的鋰電池容量退化數據集,對數據進行預處理,構建DBN和RVM的融合模型,訓練DBN模型和RVM模型,采用訓練結束的DBN和RVM的融合模型預測鋰電池剩余壽命。本發明適用于預測鋰電池剩余壽命。
聲明:
“基于深度置信網和相關向量機融合的鋰電池剩余壽命預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)