本发明是为了克服现有技术预测
锂电池剩余寿命时，计算复杂耗时长，预测精度低的问题，提供一种基于多神经网络耦合的电动叉车锂电池剩余寿命预测方法，提高了预测计算精度，减少了预测模型训练时间，包括以下步骤：建立基于长短时记忆神经网络的开路电压预测模型，采用RMSprop算法和dropout正则化方法对网络进行优化，从而预测锂电池在放电循环中的开路电压值V
OC；把预测结果按顺序划分成多个放电循环，统计每个放电循环中从初始电压至最小电压间的开路电压样本个数N
S，利用采样时间T
S相同，得到每个放电循环中放电至最小电压的时间T
min；建立基于人工神经网络的容量预测模型，以预测锂电池容量C，从而得到锂电池剩余寿命预测值RUL。
声明：
“基于多神经网络耦合的电动叉车锂电池剩余寿命预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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来源：北方有色网
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