【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及蓄电池健康状态评估领域，尤其是指基于域自适应迁移的蓄电池多场景健康状态估计方法。
技术介绍
1、蓄电池广泛应用于电动汽车、储能和便携设备中，准确估计其健康状态对于保障安全和延长寿命至关重要。传统的健康状态估计方法主要基于实验室数据，但实际应用中，温度、湿度和充放电策略等因素导致电池退化过程呈现非线性和场景依赖性，造成数据分布差异，影响模型的跨场景泛化能力。尽管迁移学习和领域自适应技术为解决数据分布偏移提供了思路，但现有方法在特征对齐和时序信息挖掘方面仍存在不足，难以应对复杂场景下的精确估计需求。因此，亟需一种基于域自适应迁移的多场景健康状态估计方法，以提升蓄电池在多样化场景中的适应性和估计精度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是克服现有技术中蓄电池在跨场景使用中健康状态估计误差较大，无法适应多场景的使用需求的缺陷，提供一种基于域自适应迁移的蓄电池多场景健康状态估计方法，利用源域数据进行预训练，迁移到目标域，提高模型在存在显著数据分布差异样本上的估计精度；通过卷积神经网络-...
【技术保护点】
1.基于域自适应迁移的蓄电池多场景健康状态估计方法，其特征是，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于域自适应迁移的蓄电池多场景健康状态估计方法，其特征是，所述的步骤1中，动态过程参数信号包括：充电过程中记录的电流信号C、充电电压信号V和充电温度信号T。
3.根据权利要求1所述的基于域自适应迁移的蓄电池多场景健康状态估计方法，其特征是，所述的健康状态量为：
4.根据权利要求1所述的基于域自适应迁移的蓄电池多场景健康状态估计方法，其特征是，所述的步骤2具体包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述的基于域自适应迁移的蓄电...
【技术特征摘要】
1.基于域自适应迁移的蓄电池多场景健康状态估计方法，其特征是，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于域自适应迁移的蓄电池多场景健康状态估计方法，其特征是，所述的步骤1中，动态过程参数信号包括：充电过程中记录的电流信号c、充电电压信号v和充电温度信号t。
3.根据权利要求1所述的基于域自适应迁移的蓄电池多场景健康状态估计方法，其特征是，所述的健康状态量为：
4.根据权利要求1所述的基于域自适应迁移的蓄电池多场景健康状态估计方法，其特征是，所述的步骤2具体包括以下子步骤：
5.根据权利要求1所述的基于域自适应迁移的蓄电池多场景健康状态估计方法，其特征是，所述的步骤3...
【专利技术属性】
技术研发人员：马恒，徐静蕾，应光耀，张翔，高博，彭彪，楼旺权，朱家立，叶谢平，
申请(专利权)人：浙江华电器材检测研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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