一种基于小波的电池健康状态估计方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810557322.4
IPC分类号：G01R31/367;G01R31/392
申请日期：
2018-06-01
申请人：
西安交通大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于小波的电池健康状态估计方法
申请号	CN201810557322.4	申请日期	2018-06-01
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2018-11-20	公开/公告号	CN108845264A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01R31/367	IPC分类号	G;0;1;R;3;1;/;3;6;7;;;G;0;1;R;3;1;/;3;9;2查看分类表>
申请人	西安交通大学	申请人地址	陕西省西安市碑林区咸宁西路28号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安交通大学	当前权利人	西安交通大学
发明人	徐俊;赵云飞;王霄;梅雪松
代理机构	西安通大专利代理有限责任公司	代理人	徐文权

摘要

本发明公开了一种基于小波的电池健康状态估计方法，包括以下步骤：首先结合小波变换的多分辨率分析和电池的电化学阻抗谱频段分析，确定小波分解层数，然后获取老化程度不同的电池在相同环境温度温度和相同SOC下对同一模拟工况响应的电压信号，对电压信号进行基于DWT的MRA特定层数分解，利用分解得到的所需频段高频率分辨率近似信号和细节信号的标准差统计特性估计电池的SOH。与基于数据驱动的方法相比，本发明无需进行大量实验，可在线对电池进行SOH预测，预测准确度高，不影响电池的实验寿命；与基于模型的SOH估计方法相比，算法简单，计算效率高。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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