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融合多维超声时频域特征的锂离子电池荷电状态估计

刘素贞 陈云龙 张闯 金亮 杨庆新

电工技术学报2023，Vol.38Issue(17)：P.4539-4550,4563,13.
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电工技术学报2023，Vol.38Issue(17)：P.4539-4550,4563,13.DOI:10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.221046

融合多维超声时频域特征的锂离子电池荷电状态估计

刘素贞 1陈云龙 1张闯 1金亮 1杨庆新2

作者信息

  • 1. 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学),天津300130 河北省电磁场与电器可靠性重点实验室(河北工业大学),天津300130
  • 2. 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学),天津300130
  • 折叠

摘要

关键词

锂离子电池/荷电状态/超声检测/长短时记忆神经网络/多维超声特征

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

刘素贞,陈云龙,张闯,金亮,杨庆新..融合多维超声时频域特征的锂离子电池荷电状态估计[J].电工技术学报,2023,38(17):P.4539-4550,4563,13.

基金项目

中央引导地方科技发展项目(216Z4406G) （216Z4406G）

清华大学国家重点实验室开放课题(SKLD21KZ04)资助。 （SKLD21KZ04）

电工技术学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-6753

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