基于電池循環(huán)的阻抗數(shù)據(jù)，訓(xùn)練一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的SOH Estimator估算器
鋰離子電池的健康狀態(tài)（SOH）是指可用容量和出廠容量的比值。IEEE標(biāo)準(zhǔn)1188-1996中規(guī)定，動力電池容量下降到80%時(shí)，電池就應(yīng)該被更換。健康狀態(tài)（SOH）的估算是鋰離子電池管理系統(tǒng)BMS最重要的功能之一。正確地估算鋰離子電池的SOH對于延長電池系統(tǒng)的使用壽命和維護(hù)電池系統(tǒng)的安全至關(guān)重要。SOH可以監(jiān)測和估算電池的健康狀況，設(shè)計(jì)更好的電池充放電策略，并觸發(fā)保護(hù)功能，避免電池故障。SOH估算在二次使用（即退役）電池的應(yīng)用中也得到了更多的關(guān)注，SOH估算對于安全高效地利用二次電池至關(guān)重要。
在BMS系統(tǒng)中，常用來估算SOH的方法有四類。
1.基于模型的方法（Model-based Methods），這類方法依賴于對電池電化學(xué)或等效電路行為的建模。
2.基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法（Data-driven Methods），利用歷史或?qū)崟r(shí)運(yùn)行的數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法直接建立輸入與 SOH 的映射關(guān)系。
3.基于特征提取與經(jīng)驗(yàn)公式的方法，主要是從充放電曲線或運(yùn)行數(shù)據(jù)中提取與老化相關(guān)的特征量。
4.混合方法（Hybrid Methods），結(jié)合模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動的優(yōu)勢，提升魯棒性和精度。
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