基于充放电数据特征的锂电池健康状况预测方法及装置

成果基本信息
关键词：	充放电数据，锂电池，健康状况预测
成果类别：	应用技术	技术成熟度：	初期阶段
体现形式（基础理论类）：	其他	体现形式（应用技术类）：	新技术
成果登记号：		资源采集日期：

研究情况
单位名称：	武汉理工大学	技术水平：	未评价
评价证书号：		评价单位：
评价日期：		评价证书号：

转化情况
转让范围：	合作开发	推广形式：	合作开发
已转让企业数（个）：

联系方式
联系人（平台）：	孵化基地	联系人（平台）电话：	0771-3394012
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成果简介
本发明涉及基于充放电数据特征的锂电池健康状况预测方法及装置，其包括：建立初始长短期记忆网络模型；获取锂电池健康指标数据集；根据所述锂电池健康指标数据集对所述初始长短期记忆网络模型进行训练、验证和测试，得到目标长短期记忆网络模型；将锂电池健康指标数据输入至所述目标长短期记忆网络模型，对所述锂电池健康状况进行预测。本发明采集实时的锂电池数据，利用改进的遗传算法，对长短期记忆网络模型参数寻优，并引入了注意力机制与增量学习的方法，实现了对锂电池健康状况的在线预测，并且避免了调参的盲目性，提升了预测的准确性

成果名称：	基于充放电数据特征的锂电池健康状况预测方法及装置	关键词：	充放电数据，锂电池，健康状况预测
成果类别：	应用技术	一级分类名称：
二级分类名称：		三级分类名称：
研究起止时间：		成果体现形式（应用技术类）：	新技术
成果属性：	原始性创新	成果体现形式（基础理论类）：	其他
技术成熟度：	初期阶段	技术水平：	未评价
研究形式：	独立研究	学科分类1：	国家标准GB T13745-92《学科分类与代码》
单位名称：	武汉理工大学	学科分类2：
中图分类号1：	中国图书资料分类法（第四版）	所属高新技术类别：
中图分类号2：		课题来源：	国家科技计划
应用行业：	制造业	课题立项名称：
国家科技计划子类别：	高技术研究发展计划（863计划）	课题立项编号：
经费实际投入额（万元）：		评价单位：
评价形式：	鉴定	应用状态：	稳定应用
评价日期：		转让范围：	合作开发
评价证书号：		推荐单位：
推广形式：	合作开发	成果登记号：
成果简介：	本发明涉及基于充放电数据特征的锂电池健康状况预测方法及装置，其包括：建立初始长短期记忆网络模型；获取锂电池健康指标数据集；根据所述锂电池健康指标数据集对所述初始长短期记忆网络模型进行训练、验证和测试，得到目标长短期记忆网络模型；将锂电池健康指标数据输入至所述目标长短期记忆网络模型，对所述锂电池健康状况进行预测。本发明采集实时的锂电池数据，利用改进的遗传算法，对长短期记忆网络模型参数寻优，并引入了注意力机制与增量学习的方法，实现了对锂电池健康状况的在线预测，并且避免了调参的盲目性，提升了预测的准确性
联系人：	陈绪高	成果登记日期：
联系人email：		单位代码：
邮政编码222：		联系人电话：	15296551147
单位传真：		单位通讯地址：
单位所在省市：		单位电话：
转让收入（万元）：		单位属性：	大专院校
合作完成单位：		已转让企业数（个）：
成果发布年份：		知识产权形式：
成果完成人：		资源采集日期：

基于充放电数据特征的锂电池健康状况预测方法及装置

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