【摘 要】
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针对表征锂离子电池健康状态（SOH）的直接特征难以在线测量,预测模型精度较差以及泛化性不足的问题,本文提出了一种适用于间接特征数据的融合网络预测模型,并建立了一种在间接模式下由数据到模型的健康状态预测流程。首先,从相关数据集中提取可能被使用的间接数据,并引入特征重建技术,进而构建出间接健康特征（HIs）。其次利用变分模态分解算法（VMD）对所提取的时间、温度等间接健康特征进行分解处理,并利用相关性
【基金项目】
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国家自然科学基金（71632008,71840003）； 上海市自然科学基金（19ZR1435600）； 教育部人文社会科学研究规划基金（20YJAZH068）；
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针对表征锂离子电池健康状态（SOH）的直接特征难以在线测量,预测模型精度较差以及泛化性不足的问题,本文提出了一种适用于间接特征数据的融合网络预测模型,并建立了一种在间接模式下由数据到模型的健康状态预测流程。首先,从相关数据集中提取可能被使用的间接数据,并引入特征重建技术,进而构建出间接健康特征（HIs）。其次利用变分模态分解算法（VMD）对所提取的时间、温度等间接健康特征进行分解处理,并利用相关性分析方法进行有效性验证。再次,考虑预测设备算力与间接预测模式下特征数据的规模及特点等实际情况以及模型的个性化性能建立VMD-CNN-AttBiGRU融合神经网络健康状态预测模型。最后,使用验证后的特征数据进行间接模式下的锂离子电池健康状态预测验证,分析所提方法的有效性。经两个维度的对比分析,所建立的预测模型均取得了较高的预测精度,证明了所提间接式下预测模型的有效性。
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