基于满置电流和二重相关度的
锂电池健康状态估计方法，获取锂电池每个充放电循环的健康状态和满置电流序列，根据满置电流序提取特征并分类；计算特征与健康状态的灰色关联度作为第一重相关度分析，选取灰色关联度最高的特征和其它类中灰色关联度最高的特征，根据最大关联度区间法，确定输入特征的数量；关联度最高的特征和其它类中关联度最高的特征采用皮尔逊相关系数分析法进行特征之间的第二重相关度分析，构建出最优的输入特征。最后，通过麻雀搜索算法优化支持向量机，构建锂电池健康状态估计模型；应用健康状态估计模型估计锂电池的健康状态。本发明具有快速、有效、准确的估计健康状态，并对输入特征序列的选取提供参考。
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“基于满置电流和二重相关度的锂电池健康状态估计方法” 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。
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来源：北方有色网
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