CN116299003B 一种基于电池容量增量曲线的健康状态检测方法及系统 （福建星云电子股份有限公司）

一种基于电池容量增量曲线的健康状态检本发明提供了电池检测技术领域的一种基于电池容量增量曲线的健康状态检测方法及系波后的所述容量增量曲线进行特征提取；步骤特征数据集；步骤S60、创建一健康状态检测模2机抽取充电工控下的任意SOC区间的充电数通过移动平均滤波法或者高斯滤波法对预处理后的所述容量增量曲利用时序特征提取工具tsfresh对滤波后的所述容量增量曲线进行特征提取，进而将输入X转换为输出X'；充电数据集构建模块，用于获取锂电池大量的充电数据，充电数据集通过随机抽取充电工控下的任意SOC3特征提取模块，用于利用时序特征提取工具对滤波后的所健康状态检测模块，用于创建一健康状态检测模型，利用所述特征数检测模型进行训练，利用训练后的所述健康状态检测模型进行锂电池的在线健康状态检通过移动平均滤波法或者高斯滤波法对预处理后的所述容量增量曲利用时序特征提取工具tsfresh对滤波后的所述容量增量曲线进行特征提取，进而将输入X转换为输出X'；重要程度计算单元，用于通过随机森林算法计算各特征的重要程度10.如权利要求6所述的一种基于电池容量增量曲线的健康状态检测系统，其特征在4[0002]锂电池的健康状态(StateofHealth,SOH)定义为锂电池当前可用容量与初始容量压平台期间时不利于对微小变化(电压/电流在健康状态检测过程中可能会存在特征计算区域不存在(如曲线峰值没有落在充电SOC区5[0023]利用时序特征提取工具tsfresh对滤波后的所述容量增量曲线进行特征提取，进而将输入X转换为输出X'；6[0048]利用时序特征提取工具tsfresh对滤波后的所述容量增量曲线进行特征提取，进而将输入X转换为输出X'；进行重要性排序和筛选得到特征数据集，再利用特征数据集对健康状态检测模型进行训7[0067]步骤S40、利用时序特征提取工具对滤波后的所述容量增量曲线自动进行特征提线充电时采集的任意SOC区间的充电数据作为健康状态检测模型的输入，输出健康状态检池的充电工况进行健康状态检测。由于在线充电时无法获取锂电池当前健康状态的真实值，而实验室检测中包含大量的不同满充满放循环次数下的电压电流等时间序列数据和置最大的电压范围得到多组不同电压区间范围的IC曲线片段及其对应的SOH值，非充电电8[0082]利用时序特征提取工具tsfresh对滤波后的所述容量增量曲线进行特征提取，进[0090]即通过Boruta方法对提取的特征进行重要性排序和筛选；由于输出的tsfresh时9池的充电工况进行健康状态检测。由于在线充电时无法获取锂电池当前健康状态的真实值，而实验室检测中包含大量的不同满充满放循环次数下的电压电流等时间序列数据和置最大的电压范围得到多组不同电压区间范围的IC曲线片段及其对应的SOH值，非充电电[0112]利用时序特征提取工具tsfresh对滤波后的所述容量增量曲线进行特征提取，进[0120]即通过Boruta方法对提取的特征进行重要性排序和筛选；由于输出的tsfresh时[0122]所述健康状态检测模块中，所述健康状态检测模型基于Lig