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文档简介
芯在化成过程中的目标时间段内的化成参数信可以先获取该电芯开始化成至第一次满放之前2获取电芯在目标时间段内的化成参数信息,所述目标时间段包从所述化成参数信息中提取化成特征参数信息,所述化成特征参数根据所述化成特征参数信息,通过容量预测模型获取所述容量预测模型通过梯度提升回归树预先训练得2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述容量预测模型通过以下方式训练得获取多个样本电芯在化成过程中的预设时间段内的样本参数通过所述样本特征参数信息对所述梯度提升回归树进行训练,得到所述容量预测模从多个所述化成充电容量中提取所述化成特征从多个所述化成电压值中提取所述化成特征从多个所述化成环境温度中提取所述化成特征环境根据所述化成特征充电容量、所述化成特征电压值、所述化成所述从所述化成参数信息中提取化成特征参从所述合格化成参数信息中提取所述化成特棵回归树,Qn为第m棵回归树的参数,M为回归树的数量,A为回归树的叶节点的数量,3,L(y,fm-1(x)+c)为损失函数,c=average(y⃞lxsE参数信息获取模块,用于获取电芯在目标时间段内的化成参数参数信息提取模块,用于从所述化成参数信息中提取化成特放电容量获取模块,用于根据所述化成特征参数信息模型训练模块,用于获取多个样本电芯在化成过程中的预设时间段内的样本参数信行时实现权利要求1-6中任一项所述方法4[0007]根据所述化成特征参数信息,通过容量预测模型获取所述电芯化成后的放电容段包括所述样本电芯开始化成至第一次满放结束5m-1(x)+c)为损失函数yb为[0026]参数信息获取模块,用于获取电芯在化成过程中的目标时间段内的化成参数信6m-1(x)+c)为损失函数yb为[0046]通过上述技术方案,通过获取电芯在化成过程中的目标时间段内的化成参数信[0052]图4是根据一示例性实施例示出的第二种获取电芯放电容量的装置的结构示意[0053]图5是根据一示例性实施例示出的第三种获取电芯放电容量的装置的结构示意7过程(化成过程中的第四步至第七步则可以将化成过程总耗时降低至现有总耗时的一化成参数信息中提取化成特征参数信息,将该化成特征参数信息输入该容量预测模型后,8[0072]图2是根据一示例性实施例示出的另一种获取电芯放电容量的方法的流程图,如9提取该样本特征参数信息的方式可以参考步骤S202~步骤S204中提取化成特征参数信息的[0103]其中yb为xb在回归树上对应的输出,Ra为回归树的第a个个实施例的数据通过该容量预测模型获取的该电芯化成后的预测放电容量以及该电芯的58959.41859352.36859983.34759273.8858902.3650.1330.10.10.10.1330.1160.1150.1140.1140.11611.31.11.50.953657.63659.53658.33662.33656.322.425.519.924.324.623.326.421.225.423.13325.91621.01624.9525.05[0111]图3是根据一示例性实施例示出的一种获取电芯放电容量的装置的结构示意图,[0112]参数信息获取模块301,用于获取电芯在化成过程中的目标时间段内的化成参数[0115]可选地,图4是根据一示例性实施例示出的第二种获取电芯放电容量的装置的结[0116]模型训练模块304,用于获取多个样本电芯在化成过程中的预设时间段内的样本[0123]可选地,图5是根据一示例性实施例示出的第三种获取电芯放电容量的装置的结回归树,Qn为第m棵回归树的参数,M为回归树的数量,A为回归树的叶节点的数量,m-1(x)+c)为损失函数yb为电容量的方法中的全部或部分步骤。存储器602用于存储各种类型的数据以支持在该电子该存储器602可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,例如静设备之间进行有线或无线通信。无线通信,例如Wi-Fi,蓝牙,近场通信(NearField[0134]在一示例性实施例中,电子设备600可以被一个或多个应用专用集成电路执行
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