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基于CNN-LSTM的锂电池剩余寿命(RUL)间接预测研究

陈赐阳 陈德旺

电源技术2021,Vol.45Issue(5):589-594,6.
电源技术2021,Vol.45Issue(5):589-594,6.DOI:10.3969/j.issn.1002-087X.2021.05.009

基于CNN-LSTM的锂电池剩余寿命(RUL)间接预测研究

Research on indirect prediction of lithium battery RUL based on CNN-LSTM

陈赐阳 1陈德旺1

作者信息

  • 1. 福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350000
  • 折叠

摘要

关键词

剩余使用寿命/锂电池/卷积神经网络/长短时记忆神经网络/健康因子

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

陈赐阳,陈德旺..基于CNN-LSTM的锂电池剩余寿命(RUL)间接预测研究[J].电源技术,2021,45(5):589-594,6.

基金项目

国家自然科学基金面上项目(61976055) (61976055)

国家重点研究与发展计划项目(2018YFB0104403) (2018YFB0104403)

福建省高校智能地铁重点实验室经费(53001703,50013203) (53001703,50013203)

电源技术

OA北大核心CSTPCD

1002-087X

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