时频融合更精准
融合时域与频域老化特征，实现对锂离子电池健康状态更全面、精准的评估。
Yujiang, He · Yongan, Chen · 陈宁 · Yihang, Xie · Hao, Wang · Huang, Wei · Zhao, Xu · 杨超
Journal of Power Sources 2024
融合时域与频域特征，更全面地反映电池退化状态，从而提升SOH估计精度。
采用滑动窗口动态时间规整构造稳定的替代特征，解决了老化过程中IC峰消失导致的特征不稳定问题。
采用稀疏谱高斯过程回归作为SOH预测模型，在多个温度数据集上取得低误差。