本发明公开了一种电动重卡
锂电池健康状态预测方法及装置，其中方法包括：获取电动重卡中若干个传感器采集的锂电池状态的原始数据，对原始数据进行数据预处理，消除数据紊乱、数据缺失和数据错误；对数据预处理后的原始数据进行计算，得到放电倍率和内阻，并进行数据归一化处理，得到归一化数据并划分为训练集数据和测试集数据，基于GA算法对BP神经网络模型进行优化，得到全局最优解，基于全局最优解对锂电池健康状态进行预测，得到锂电池健康状态值。解决了现有预测技术中锂电池内部相关数据难以获取、预测方法单一、预测结果容易陷入局部最优从而导致精度低等问题，提高了锂电池健康状态预测精度。
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“电动重卡锂电池健康状态预测方法及装置” 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。
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来源：北方有色网
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