本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的
锂电池健康状态预测方法及装置，涉及锂电池状态预测领域，通过获取锂电池的电压、充放电时间、每次循环的最大容量和温度，得到电池容量增量曲线、平均温度时间曲线和最大容量变化曲线，并将每个曲线的极值点、斜率、均值作为特征数据；计算特征数据与SOH实际值之间的相关性系数，基于相关性系数选择最佳特征组合；建立并训练容量估计模型，容量估计模型采用隐马尔可夫模型，将最佳特征组合的特征差值输入经训练的容量估计模型，得到下一次循环的容量差值，根据当前容量值与容量差值得到容量估计值，根据容量估计值和SOH定义计算得到SOH估计值，解决现有锂电池状态预测计算量大等问题。
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“基于隐马尔可夫模型的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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