本发明公开了一种基于图表示学习的
锂离子电池健康状态估计方法。所述方法包括以下步骤：首先收集锂离子电池每次充放电循环中恒流充电阶段、恒压充电阶段或恒流放电阶段的完整曲线；对每次充放电循环中恒流充电阶段、恒压充电阶段或恒流放电阶段的完整曲线进行截取，形成每次充放电循环中恒流充电阶段、恒压充电阶段或恒流放电阶段的新片段；针对新片段，采用极限学习机进行插值预测，建立图表示学习所需的数据库；进行图表示并进行图学习。由于针对锂离子电池健康状态的研究大多侧重于特征工程，健康状态估计的效果，取决于特征选择和处理，而本发明的方法则避免了特征工程的繁重，具有较好的实践意义；另外，本发明亦可较好地指导采样的过程。
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“基于图表示学习的锂离子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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