本发明提供了一种基于卷积神经网络的
锂电池容量估计方法，包括以下步骤：构造电池参数数据集，对相同规格的电池进行充放电循环实验，对步骤1中采集到的数据进行预处理，构造神经网络的输入数据；构建卷积神经网络进行适应性的修改，保证网络的特征提取能力和收敛能力，并进行超参数优化；得到估计模型；取电池最近一次充电过程的充电电压、充电电流数据，利用步骤2处理后输入步骤4进行计算，得到电池的容量估计值。本发明所提出的方法具有迁移学习的优势，有效降低了算法开发的试验测试需求，缩短了开发用时。这项研究工作为智能化电池管理的研发奠定了基础。
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“基于卷积神经网络的锂电池容量估计方法” 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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