【摘 要】
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电池健康状态（state of health，SOH）的准确估算是保证电动汽车高效安全运行的关键。从电化学阻抗谱（electrochemical impedance spectroscopy，EIS）中提取健康特征可实现电池SOH的准确估算，但在线采集EIS数据对车载设备要求较高不易实现，而采集单频率阻抗作为特征进行SOH估算又面临精度较低的问题。针对该问题，本文提出一种基于组合频率特征的SOH估
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（62263006）； 广西自然科学基金项目（2018GXNSFAA281282）； 桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目（2021YCXS120）；
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电池健康状态（state of health，SOH）的准确估算是保证电动汽车高效安全运行的关键。从电化学阻抗谱（electrochemical impedance spectroscopy，EIS）中提取健康特征可实现电池SOH的准确估算，但在线采集EIS数据对车载设备要求较高不易实现，而采集单频率阻抗作为特征进行SOH估算又面临精度较低的问题。针对该问题，本文提出一种基于组合频率特征的SOH估算方法，首先，通过对实验数据进行分析，将前120次循环的10Hz虚部和后320次循环7.94Hz的虚部进行组合，形成电池组合频率阻抗特征。然后，基于组合频率阻抗特征，利用B1和B2电池测试数据建立电池SOH估算的长短期记忆（long short term memory，LSTM）神经网络模型，并通过B3和B4号电池数据对模型进行验证。结果显示，采用组合频率阻抗特征建立的SOH估算模型的均方根误差最小为0.3%，相比采用单频率阻抗特征所建立的模型，其误差减小23.9%以上。由此可见，本文所提出的基于组合频率特征的SOH估算方法，不仅阻抗测量过程简单，且估算精度较高，可应用于电池SOH的在线估算。
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