基于CNN-LSTM算法的锂离子电池健康状态SOH精确估计:融合间接健康因子与NASA数据集的验证,基于CNN-LSTM的的锂离子电池健康状态SOH估计; 主要算法如下: 1、首先提取放电电压最低点时

上传者: YFSLvtOCmO | 上传时间: 2026-02-06 00:02:45 | 文件大小: 737KB | 文件类型: ZIP
基于CNN-LSTM算法的锂离子电池健康状态SOH精确估计:融合间接健康因子与NASA数据集的验证,基于CNN-LSTM的的锂离子电池健康状态SOH估计; 主要算法如下: 1、首先提取放电电压最低点时间 平均放电电压 平均放电温度作为锂电池间接健康因子; 2、然后建立CNN-LSTM联合模型的SOH锂电池健康状态评估模型。 3、最后 NASA 卓越预测中心的锂电池数据集 B0005、B0006对提出的方法进行验证,输出绘图和参数,代码可自动在文件夹下存高清图。 程序具有良好的估计精度 ,核心关键词: 基于CNN-LSTM的SOH估计; 锂离子电池; 间接健康因子; 放电电压; 放电时间; 平均放电电压; 平均放电温度; 锂电池健康状态评估模型; NASA卓越预测中心; 锂电池数据集B0005, B0006。,基于CNN-LSTM的锂离子电池SOH估计模型研究

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