Advertisement

[电池SOH估算案例3]：利用长短时记忆神经网络(LSTM)进行锂电池状态健康(SOH)评估的算法研究及MATLAB实现示例

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本案例通过应用长短时记忆神经网络（LSTM）对锂电池的状态健康（SOH）进行精确评估，并提供了基于MATLAB的具体实现方法。 [电池SOH估算案例3]: 使用长短时记忆神经网络LSTM来实现锂电池SOH估计的算法学习案例（基于matlab编写） 1. 使用牛津锂离子电池老化数据集完成，并提供该数据集的处理代码，该代码可将原始数据集重新制表，处理完的数据非常好用。 2. 提取电池的恒流充电时间、等压升充电时间以及极化内阻作为健康特征。 3. 利用LSTM建立电池SOH估计模型，以提取出的特征为输入，输出电池的状态健康指数（SOH）。 4. 可将该代码修改为使用门控循环单元GRU进行建模。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • [电池SOH估算案例3]：利用长短时记忆神经网络(LSTM)进行锂电池状态健康(SOH)评估的算法研究及MATLAB实现示例
    优质
    本案例通过应用长短时记忆神经网络（LSTM）对锂电池的状态健康（SOH）进行精确评估，并提供了基于MATLAB的具体实现方法。 [电池SOH估算案例3]: 使用长短时记忆神经网络LSTM来实现锂电池SOH估计的算法学习案例（基于matlab编写） 1. 使用牛津锂离子电池老化数据集完成，并提供该数据集的处理代码，该代码可将原始数据集重新制表，处理完的数据非常好用。 2. 提取电池的恒流充电时间、等压升充电时间以及极化内阻作为健康特征。 3. 利用LSTM建立电池SOH估计模型，以提取出的特征为输入，输出电池的状态健康指数（SOH）。 4. 可将该代码修改为使用门控循环单元GRU进行建模。
  • 基于LSTM神经网络的锂电池SOH估算案例(利用牛津电池老化数据及特征工程), [电池SOH估算案例3]: 应用长短时记忆神经网络...
    优质
    本文通过应用长短时记忆（LSTM）神经网络，结合牛津大学提供的电池老化数据和先进的特征工程技术，深入探讨了锂电池健康状态（SOH）的精确评估方法。 基于LSTM神经网络的锂电池SOH估算案例（使用牛津电池老化数据集与特征工程） 1. 使用牛津锂离子电池老化数据集来完成，并提供该数据集的处理代码，该代码可将原始数据集重新制表，处理完的数据非常好用。 2. 提取电池的恒流充电时间、等压升充电时间和极化内阻作为健康特征。 3. 使用LSTM建立锂电池SOH估计模型，以提取出的健康特征为输入，以SOH为输出。 此外，还可以将该代码修改为门控循环单元GRU建模。关键词包括： 电池SOH估算案例;长短时记忆神经网络LSTM;锂电池SOH估计算法;MATLAB编写;牛津锂离子电池老化数据集;数据集处理代码;恒流充电时间;等压升充电时间;极化内阻;健康特征;LSTM建立模型;SOH为输出;GRU建模
  • 基于卷积神经网络(CNN)的锂电池SOH直接估计方法学习案例：从原始电压数据预测健康状态(SOH)[电池SOH估算案例2]: ...
    优质
    本案例探讨了利用卷积神经网络（CNN）技术，直接从锂电池的原始电压数据中预测其健康状态（SOH），展示了深度学习在电池健康管理中的应用潜力。 基于卷积神经网络(CNN)的锂电池SOH直接估计方法学习案例：从原始电压数据到健康状态(SOH)的预测 使用卷积神经网络(CNN)来搭建电池的SOH估算模型，该模型直接采用电池充电曲线上3.6V开始后的100个电压采样点作为输入，并以SOH为输出。此方法利用原始电压数据进行建模，省去了提取健康特征的过程，从而充分发挥了深度学习的优势。 关键词：电池SOH估算；卷积神经网络(CNN)；电压采样点；SOH作为输出；深度学习优势
  • [电池SOH估算案例5]：利用灰狼优化的高斯过程回归(GPR)算法进行锂电池状态评估的实例分析（基于MATLAB编程）
    优质
    本案例采用灰狼优化与高斯过程回归结合的方法，通过MATLAB实现对锂电池健康状态的精确评估，提供了一种有效的电池状态预测技术。 使用灰狼优化的高斯过程回归（GPR）算法实现锂电池状态健康（SOH）估算的学习案例基于MATLAB编写。 1. 使用NASA锂离子电池老化数据集进行实验，并提供该数据集处理代码，能够将原始数据集重新制表。 2. 提取电池等压升充电时间、恒流充电时间和恒压充电时间作为电池健康特征。 3. 采用灰狼优化的高斯过程回归GPR算法建立SOH估计模型，以提取出的特征为输入，SOH为输出。
  • [电池SOC估算案例]：利用Selfattention-LSTM网络结合多特征进行锂电池SOC估计的算法（基于MATLAB）
    优质
    本研究采用Selfattention-LSTM网络，融合多种特征数据，在MATLAB环境中实现对锂电池状态-of-charge (SOC)的精准估算。 使用Selfattention-LSTM网络进行锂电池SOC估计的算法研究（基于MATLAB编写） 该案例采用了NASA锂离子电池数据集来完成特征提取以及SOH与SOC值的获取。 从NASA的数据集中，我们选取了以下几项作为输入特征：当前放电循环次数、电流测量值、电压测量值、温度测量值、每个测量点之间的时间差和累积放电容量。同时，引入了健康状态（SOH）来辅助预测剩余电量百分比（SOC）。 为了提升模型的性能，本研究构建了一个Selfattention-LSTM网络，并融入多头注意力机制以增强全局特征捕捉能力。用户可根据需要调整注意力机制中的“头数”参数。 该算法适用于MATLAB 2023a及以上版本进行开发和测试。此外，案例中包含了大量的图表数据，非常适合用于科研写作及绘图参考。
  • 利用深度学习技术评估锂电池健康状态(SOH)(含Python源码及项目文档).zip
    优质
    本资源包提供了一种基于深度学习的方法来准确评估锂电池的状态（SOH），内附Python代码和详细文档。适合研究与应用开发使用。 该资源包含经过测试并成功运行的项目代码，功能正常，请放心下载使用。适用人群主要为计算机相关专业的学生（如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网工程、数学及电子信息等）以及企业员工，具有较高的学习和参考价值。不仅适合初学者进行实战练习，也可以作为课程设计项目或毕业设计的参考资料，欢迎下载并互相交流学习，共同进步。 该资源具体包括基于深度学习方法评估锂电池健康状态（SOH）的Python源码及相关说明文档。该项目使用NASA提供的锂电池容量衰退数据集，并分析了运行过程中可监测的数据对电池健康状态的影响。
  • 基于LSTM神经网络的锂电池SOH估算案例学习（含数据集处理及特征提取代码）
    优质
    本项目通过运用LSTM神经网络对锂电池健康状态(SOH)进行预测，并详细介绍数据预处理与特征提取方法，附带相关代码实现。 基于LSTM神经网络实现锂电池SOH估计的案例学习（附数据集处理代码与特征提取）：使用牛津电池老化数据集及特征工程来建立算法模型（Matlab版）。本案例包括以下步骤： 1. 使用牛津锂离子电池老化数据集，并提供该数据集的预处理代码，以将原始数据重新制表并进行必要的清洗。 2. 提取恒流充电时间、等压升充电时间和极化内阻作为健康状态（SOH）的相关特征变量。 3. 利用LSTM神经网络构建电池的SOH估计模型，其中特征为输入，而预测目标是电池的SOH值。 此外，该案例还提供了将代码修改以使用门控循环单元GRU进行建模的方法。以下是关键概念： - 电池SOH估算案例 - 长短时记忆神经网络LSTM - 锂电池SOH估计算法 - 牛津锂离子电池老化数据集 - 数据集处理代码 - 恒流充电时间 - 等压升充电时间 - 极化内阻 - 特征提取 - LSTM建模 - GRU建模
  • 基于CNN-LSTM算法的锂离子电池健康状态(SOH)精确估算：结合间接健康因素及NASA数据集的验证
    优质
    本研究提出了一种基于CNN-LSTM算法的方法，用于精确估算锂离子电池的健康状态（SOH），通过引入间接健康因素并利用NASA公开数据进行验证。 本段落研究了基于CNN-LSTM算法的锂离子电池健康状态（SOH）精确估计方法，并通过融合间接健康因子与NASA数据集进行了验证。 主要步骤如下： 1. 提取放电电压最低点时间、平均放电电压及平均放电温度作为锂电池的间接健康因子。 2. 构建基于CNN-LSTM联合模型的锂离子电池SOH评估系统。 3. 使用NASA卓越预测中心提供的B0005和B0006两个数据集对所提出的方法进行验证，输出绘图与参数，并且程序能够自动在文件夹中保存高清图像。 该方法具有良好的估计精度。核心关键词包括：基于CNN-LSTM的SOH估计、锂离子电池、间接健康因子、放电电压、平均放电时间、平均放电温度以及锂电池健康状态评估模型，NASA卓越预测中心和B0005, B0006锂电池数据集。
  • 基于LSTM神经网络的锂离子电池SOH估计模型的设计与研究——利用电压和电流健康因素及多层网络结构优化进行精准预测
    优质
    本文提出了一种基于LSTM神经网络的锂离子电池状态健康（SOH）评估模型，通过融合电压和电流数据，并采用多层次网络架构以提高预测精度。 本段落提出了一种基于LSTM神经网络的锂离子电池SOH（健康状态）估计模型设计与研究方法。该方法通过提取循环中的电压和电流特征来获取各10个健康因子，并优化多层网络结构，以实现精确预测。具体而言，在每个循环中识别出关键的电压和电流变化模式作为健康指标，然后构建一个基础模型架构：输入层+LSTM层+全连接层+输出层。 锂离子电池SOH估计的关键在于理解其在充放电过程中的规律性行为，并利用这些信息来评估电池的状态。通过对循环中特征的有效提取以及基于LSTM的基础模型设计，可以更准确地预测和监控电池的健康状态。