基于迁移学习的锂离子电池健康状态估计方法研究

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锂离子电池在电动汽车中被广泛使用。由于电动汽车在实际行驶过程中无法准确获取电池的健康状态,故开展数据驱动建模所需的可靠标签只能在实验室环境中采集,但电池老化周期长,导致其采集数据的时间成本较高,因此难以获取充足的数据样本。锂离子电池种类繁多,不同电池充放电策略不同,导致不同电池之间存在一定程度的数据分布差异。如果采取纯数据驱动方法,则无法满足传统机器学习模型对于训练数据与测试数据同分布的要求。然而,由于不同电池之间蕴含着与健康状态相关的共性特征,故针对可用的电池开源数据集较多的场景,本论文将迁移学习
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基于光反馈光腔衰荡法在光学元件测量的显著优势,本文通过利用半导体激光器自混合特性,搭建了可以测高反射率的光腔衰荡实验装置,对其测量结果的精度影响因素以及谐振腔输出信号强度对其测量结果精度的影响进行分析,在测量信号由非饱和状态逐渐增至超饱和状态的过程中,光学系统的衰荡时间、信号振幅、直流信号的变化趋势,并根据对输出信号的不同取段,统计了不同信号强度下的光学参数波动范围。本文主要完成如下工作:(1)对
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