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| 锂离子电池状态估计机器学习方法综述 | |
| 作者姓名： | 谢奕展 程夕明 |
| 作者单位： | 北京理工大学机械与车辆学院,电动车辆国家工程试验室,北京100081 |
| 摘 要： | 本文旨在综述机器学习方法在锂离子电池状态(包括荷电状态、健康状态和剩余可用寿命)估计领域的研究进展.首先,阐述机器学习方法在电池状态估计中的应用现状.然后,归纳电池状态估计机器学习方法的5个具体实施环节,即数据准备、模型选择与评价、超参数确定、数据预处理和模型训练,并提出了融合精度、实施成本和鲁棒性的学习算法评价方法.... |
| 关 键 词： | 锂离子电池 机器学习 荷电状态 健康状态 剩余寿命 |
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