帶降噪自編碼器和門控遞歸混合神經(jīng)網(wǎng)絡的電池健康狀態(tài)估算

摘要： 準確的電池健康狀態(tài)估計可以保證鋰離子電池可靠安全運行，減少系統(tǒng)不必要的維護成本。采用機器學習算法雖然能夠獲得精確的電池健康狀態(tài)（SOH），但是其估計精度嚴重依賴于算法中的參數(shù)，普適性差，且會受到傳感器噪聲的影響。該文提出一種結合降噪自編碼器（DAE）和門控遞歸單元的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（GRU-RNN）的混合模型進行電池的SOH估計，以提高算法估計精度及抗干擾能力。首先，利用電壓-容量... （共17頁）