基于隐马尔科夫模型的锂电池健康状态预测方法、电子设备及介质

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
基于隐马尔科夫模型的锂电池健康状态预测方法、电子设备及介质
申请号:CN202411967060
申请日期:2024-12-30
公开号:CN119619867A
公开日期:2025-03-14
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于隐马尔科夫模型的锂电池健康状态预测方法、电子设备及介质。该方法可以包括:确定影响锂电池健康状态的因素为充放电参数;建立锂电池前一时刻健康状态、当前充放电参数与当前健康状态的关系式;根据关系式建立知识库,进而构建隐马尔可夫模型,预测锂电池的健康状态。本发明根据相应锂电池的状态属性和监测参数,对锂电池的健康状态做出可靠预测。
技术关键词
锂电池健康状态 隐马尔科夫模型 隐马尔可夫模型 参数 电子设备 矩阵 可读存储介质 序列 处理器 存储器 计算机 电流 指令 电压 关系