基于卷积神经网络的锂离子电池内部短路诊断方法及系统
首页 企业 产品 技术 资讯 图库 视频 需求 会议 活动 产业
基于卷积神经网络的锂离子电池内部短路诊断方法及系统
来源:北方有色网
访问:913
简介: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的锂离子电池内部短路诊断方法及系统。该方法包括:建立锂离子电池三维电化学‑热‑内部短路耦合模型;通过三维有限元模拟的方式对锂离子电池内部短路情况进行仿真,得到锂离子电池内部短路特征参数数据;通过特征参数数据对卷积神经网络进行训练,得到锂离子电池内部短路诊断模型;锂离子电池内部短路诊断模型的输出为锂离子电池内部短路等级;通过锂离子电池内部短路诊断模型对锂离子电池内部短路状态进行诊断。本发明针对锂离子电池内部短路建立了锂离子电池三维电化学‑热‑内部短路耦合模型,可实现锂离子电池内部短路的大量模拟仿真;基于卷积神经网络的诊断模型能够精确诊断锂离子电池内部短路情况。
本发明公开了一种基于卷积神经网络的离子电池内部短路诊断方法及系统。该方法包括:建立锂离子电池三维电化学‑热‑内部短路耦合模型;通过三维有限元模拟的方式对锂离子电池内部短路情况进行仿真,得到锂离子电池内部短路特征参数数据;通过特征参数数据对卷积神经网络进行训练,得到锂离子电池内部短路诊断模型;锂离子电池内部短路诊断模型的输出为锂离子电池内部短路等级;通过锂离子电池内部短路诊断模型对锂离子电池内部短路状态进行诊断。本发明针对锂离子电池内部短路建立了锂离子电池三维电化学‑热‑内部短路耦合模型,可实现锂离子电池内部短路的大量模拟仿真;基于卷积神经网络的诊断模型能够精确诊断锂离子电池内部短路情况。
0
0
0
0
0
         
标签:加工技术
广州铭谦选矿设备有限公司宣传
广州铭谦选矿设备有限公司宣传
相关技术
评论(0条)
200/200
牛津仪器科技(上海)有限公司宣传
发布
技术

顶部
北方有色网-互联网服务平台-关于我们
Copyright 2025 China-mcc.com All Rights Reserved
备案号:京ICP备11044340号-3
电信业务经营许可证编号:京B2-20242293
京公网安备 11010702002294号