本发明公开了一种基于双三角结构矩阵的
锂电池SOH估计方法；通过循环充放电测试获取电池的n个健康特征及其对应的SOH实际值；基于综合相关性分析方法，确定所述n个健康特征的特征权重，根据特征权重、随机数和特征权重累加区间形成双三角矩阵的健康特征分布规则；使用按分布规则存入双三角矩阵中的健康特征及其对应的SOH实际值训练二维卷积神经网络；估计锂电池SOH时，从实测数据中提取n个健康特征，然后把按分布规则存入双三角矩阵中的健康特征输入所述二维卷积神经网络，获得SOH估计值；本发明为二维卷积神经网络提出了一种输入构造标准，有效利用了低相关性特征的信息，充分结合了健康特征和二维数据矩阵的优势，提高了SOH估计的精度。
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“基于双三角结构矩阵的锂电池SOH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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