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基于动态时间规整的锂离子电池SOH估计

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【摘要】 针对在运行电池随机局部充放电过程中采集到的电压电流等参数无法支撑建模的问题,通过动态时间规整方法度量样本迁移学习算法Tr ADaboost.R2中电池源域与目标域数据特征序列的差异,并将该相似度带入算法权重更新部分对锂离子电池健康状态进行估计,结果表明所提方法具有较高的准确性与可靠性。

【关键词】 锂离子电池健康状态样本迁移学习DTW
  • 【分类号】TM912
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