【摘 要】
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电化学阻抗谱（Electrochemical Impedance Spectroscopy，EIS）蕴含丰富的电池健康状态（State of Health，SOH）信息，但不同频率的电化学阻抗数据间并不相互独立，直接利用全频段EIS数据构建SOH估计模型，往往存在精度低、计算复杂度高等问题。鉴于此，本文提出了一种基于特征选择和高斯过程回归的SOH估计方法，可通过序贯前向搜索策略，结合交叉验证均方根
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电化学阻抗谱（Electrochemical Impedance Spectroscopy，EIS）蕴含丰富的电池健康状态（State of Health，SOH）信息，但不同频率的电化学阻抗数据间并不相互独立，直接利用全频段EIS数据构建SOH估计模型，往往存在精度低、计算复杂度高等问题。鉴于此，本文提出了一种基于特征选择和高斯过程回归的SOH估计方法，可通过序贯前向搜索策略，结合交叉验证均方根误差指标，逐步搜索阻抗特征子集。基此，采用基于水平图的多目标可视化决策方法，以均衡模型复杂度与精度为目标，综合考虑特征个数与交叉验证均方根误差，实施阻抗特征子集优选。所提方法已成功地应用于公开发表数据集。相比全频段EIS建模方法，本研究所提方法可显著提升SOH估计精度，大幅降低EIS测试时间，为电化学阻抗技术应用于SOH在线估计提供理论和技术支撑。
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