一种面向嵌入式设备的锂电池使用寿命的预测方法

一种面向嵌入式设备的锂电池使用寿命的预测方法，步骤包括对锂离子电池历史电压、电流和时间数据作为输入特征，创建预测特征数据集；对预测特征数据集进行预处理；对预处理后的数据集形成电池剩余寿命时间序列数据集，建立电池剩余使用寿命预测模型；对模型的增量学习模块优化；使用贝叶斯Optuna框架对权重巩固项进行寻优和动态调整；对Optuna框架优化，提高寻优效率；对在线权重巩固使用到的信息矩阵Fisher进行优化，使用随机奇异值分解进行低秩分解；使用优先经验回放的方法对增量学习优化；使用知识蒸馏的方法对优先经验回放进行优化。本发明所建立模型能够在多变的使用环境中保持泛化能力，更准确反映电池的实际使用状态。

《一种面向嵌入式设备的锂电池使用寿命的预测方法》是一发明专利，专利号为 2024106800748，当前法律状态为已下证，由江苏师范大学提出申请，发明人为杨增汪;沈政晔;吴婷;顾杰;徐勤涛;代志豪，申请日期为2024-05-29，公开（公告）日期为2025-01-07，国际专利分类号（IPC）为 G01R 31/367 (2019.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：#储能/新能源/节能/电池健康/电气性能检测。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：一种面向嵌入式设备的锂电池使用寿命的预测方法，步骤包括对锂离子电池历史电压、电流和时间数据作为输入特征，创建预测特征数据集；对预测特征数据集进行预处理；对预处理后的数据集形成电池剩余寿命时间序列数据集，建立电池剩余使用寿命预测模型；对模型的增量学习模块优化；使用贝叶斯Optuna框架对权重巩固项进行寻优和动态调整；对Optuna框架优化，提高寻优效率；对在线权重巩固使用到的信息矩阵Fisher进行优化，使用随机奇异值分解进行低秩分解；使用优先经验回放的方法对增量学习优化；使用知识蒸馏的方法对优先经验回放进行优化。本发明所建立模型能够在多变的使用环境中保持泛化能力，更准确反映电池的实际使用状态。

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