本发明公开了一种基于卷积神经网络的
锂离子电池内部短路诊断方法及系统。该方法包括：建立锂离子电池三维
电化学‑热‑内部短路耦合模型；通过三维有限元模拟的方式对锂离子电池内部短路情况进行仿真，得到锂离子电池内部短路特征参数数据；通过特征参数数据对卷积神经网络进行训练，得到锂离子电池内部短路诊断模型；锂离子电池内部短路诊断模型的输出为锂离子电池内部短路等级；通过锂离子电池内部短路诊断模型对锂离子电池内部短路状态进行诊断。本发明针对锂离子电池内部短路建立了锂离子电池三维电化学‑热‑内部短路耦合模型，可实现锂离子电池内部短路的大量模拟仿真；基于卷积神经网络的诊断模型能够精确诊断锂离子电池内部短路情况。
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“基于卷积神经网络的锂离子电池内部短路诊断方法及系统” 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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