本发明公开了一种基于多层特征融合深度学习的
锂电池健康状态评估方法，涉及蓄电池健康管理技术领域，包括：对锂电池的充电和放电信号分别进行特征提取，得到所述锂电池的充电和放电特征数据；对所述锂电池的电荷容量数据、充放电时间数据、所述充电和放电信号特征数据进行多层特征融合的深度学习，得到所述锂电池多维参数的相关性特征数据；利用所述锂电池多维参数的相关性特征数据，对所述锂电池的健康状态进行评估，得到锂电池健康结果。本发明能够在没有人工干预的情况下自主获得能够有效反映锂电池健康变化的锂电池健康结果。
声明：
“基于多层特征融合深度学习的锂电池健康状态评估方法” 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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编辑：管理员
来源：北方有色网
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