基于LSTM-Transformer多通道特征融合的鋰電池SOC-SOH聯(lián)合估計(jì)

摘要： 隨著新能源機(jī)車向高效率、智能化方向發(fā)展，精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)動(dòng)力電池的充放電狀態(tài)(state of charge, SOC)和健康狀態(tài)(state of health, SOH)對(duì)于保障機(jī)車運(yùn)行安全尤為關(guān)鍵。針對(duì)傳統(tǒng)獨(dú)立估計(jì)方法在復(fù)雜工況下適應(yīng)性差、難以捕捉時(shí)變耦合特性的問(wèn)題，提出一種基于自適應(yīng)加權(quán)多通道長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(long short-term memory, LSTM)與Trans... （共13頁(yè)）