本發(fā)明屬于電化學，尤其是一種基于mh-moe模型和eis數(shù)據(jù)的預測電池soh的方法。

背景技術(shù)：

1、電池的健康狀況，即“狀態(tài)健康度”（state?of?health，簡稱soh），是衡量電池性能衰減和剩余使用壽命的關(guān)鍵指標。soh的重要性主要體現(xiàn)在以下幾個方面：它揭示了電池的老化程度，為判斷何時更換電池提供了依據(jù)，同時有助于評估電池的剩余容量。此外，soh對于優(yōu)化電池管理策略、分析電池潛在故障、評估電池的安全性以及預測電池的剩余使用壽命都有著至關(guān)重要的作用。

2、預測電池的狀態(tài)健康度（soh）在實際應用中具有極大的重要性。

3、電化學阻抗譜（eis）技術(shù)是一種分析電池內(nèi)部電化學反應的有效手段。當電池的活性物質(zhì)減少，性能下降時，eis曲線亦會隨之發(fā)生變化。因此，利用eis數(shù)據(jù)進行soh的預測是一種切實可行的方法。

4、通常，我們會借助eis數(shù)據(jù)來訓練機器學習算法，例如神經(jīng)網(wǎng)絡或支持向量機，以此來捕捉電池soh的變化規(guī)律并進行預測。

5、傳統(tǒng)的機器學習模型往往采用單個模型來適配整個數(shù)據(jù)集，這在面對復雜且具有高度異質(zhì)性的數(shù)據(jù)時顯得力不從心。這類模型的泛化能力受限，容易導致過擬合問題，并且在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時的效率不高。

6、多頭混合專家模型（multi-head?mixture?of?experts,?mh-moe）是一種神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)，旨在提高模型的表現(xiàn)力和計算效率。

7、mh-moe的模型結(jié)構(gòu)大致如下：1.專家網(wǎng)絡：專家網(wǎng)絡（experts）包含多個獨立的子網(wǎng)絡，每個專家網(wǎng)絡從不同角度處理輸入數(shù)據(jù)。

8、2.門控網(wǎng)絡：門控網(wǎng)絡（gates）的每個門控網(wǎng)絡為一個“頭”，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)選擇和激活適當?shù)膶＜揖W(wǎng)絡。多個門控網(wǎng)絡（頭）可以并行處理輸入數(shù)據(jù)。

9、3.多頭機制：多頭機制（multi-head?mechanism）支持多個門控網(wǎng)絡同時工作，每個門控網(wǎng)絡生成自己的權(quán)重分布，選擇和激活不同的專家網(wǎng)絡。

10、mh-moe的工作流程大致如下：首先，輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過多個門控網(wǎng)絡（頭），每個門控網(wǎng)絡根據(jù)輸入數(shù)據(jù)生成一組權(quán)重，用于選擇和激活專家網(wǎng)絡。

11、其次，每個門控網(wǎng)絡選擇和激活少數(shù)幾個專家網(wǎng)絡，這些專家網(wǎng)絡對輸入數(shù)據(jù)進行處理。

12、最后，將所有激活的專家網(wǎng)絡的輸出進行融合，生成最終的輸出結(jié)果。

13、另外，為了提升模型的預測精度，可以使用了多種深度學習模型，來構(gòu)建多目標預測模型。

14、常見的深度學習模型及其作用有：

15、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（convolution?neural?network，cnn）：cnn可以用于提取電流、電壓和溫度數(shù)據(jù)的空間特征。

16、長短期記憶網(wǎng)絡(long?short-term?memory，lstm)：lstm可以從學習電流、電壓和溫度的時間序列變化規(guī)律。

17、綜上所述，cnn和lstm的組合可以自動eis與soh之間的復雜的映射關(guān)系，可以使用以上兩種模型的組合，構(gòu)建mh-moe模型，使用電池eis數(shù)據(jù)預測電池soh。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述問題，實現(xiàn)上述目標，本發(fā)明提出一種基于mh-moe模型和eis數(shù)據(jù)的電池soh預測方法，使用電池eis數(shù)據(jù)來預測電池soh。

2、本發(fā)明解決其技術(shù)問題，所采用的技術(shù)方案是：

3、一種基于mh-moe模型和eis數(shù)據(jù)的預測電池soh的方法，包括如下步驟：

4、步驟s1.測試并采集電池eis和soh數(shù)據(jù)：

5、采用專業(yè)的阻抗譜測試儀器測試和采集電池eis數(shù)據(jù)，覆蓋頻率范圍為10-2hz至105hz，在頻率范圍中間間隔選取5個至60個頻率值，優(yōu)選60個作為樣例。

6、采集數(shù)據(jù)時，記錄每個頻率對應的阻抗的實部和虛部數(shù)據(jù)，以及需要預測的目標值，這里是相對應的電池soh。

7、步驟s2.構(gòu)建mh-moe模型：mh-moe模型包含3個專家子模型和3個門控網(wǎng)絡模型，每個子模型均是cnn-lstm模型。cnn模型提取輸入數(shù)據(jù)的空間特征，lstm模型提取電池eis數(shù)據(jù)的時序特征。

8、進一步的，cnn結(jié)構(gòu)包含1個卷積層和一個最大池化層，卷積層的激活函數(shù)均為relu函數(shù)，過濾器數(shù)量設置為32個，核的尺寸為1。

9、進一步的，lstm模型通過輸入門、遺忘門及輸出門的開閉，來控制信息進入、保留和輸出的流動，實現(xiàn)對時序信息的記憶及處理。lstm層的神經(jīng)元個數(shù)為32，激活函數(shù)均為relu函數(shù)。

10、進一步的，門控網(wǎng)絡模型采用多層感知機模型，為一個3層的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，輸入層接收輸入數(shù)據(jù)，中間層為32維向量，激活函數(shù)為relu函數(shù)，3個門控網(wǎng)絡模型，獨立的計算每個專家子模型的權(quán)重，輸出層是一個3維向量，激活函數(shù)為softmax，分別對應3個專家子模型的權(quán)重，進行加權(quán)求和，3個權(quán)重之和為1。

11、將3個專家子模型的soh預測值分別與3個門控網(wǎng)絡輸出的專家權(quán)重進行加權(quán)求和，得到3個soh的加權(quán)求和值。將3個soh的加權(quán)求和值進行線性回歸預測，得到最終的預測值soh。

12、進一步的，所述加權(quán)求和過程如下：

13、3個專家子模型的輸出分別是soh_1、soh_2和soh_3，這3個輸出均是1個連續(xù)變量，分別表示每個子專家模型對于soh的預測值。

14、3個門控網(wǎng)絡模型，獨立的計算每個專家子模型的權(quán)重，每個門控網(wǎng)絡的輸出都是一個3維向量，分別對應3個專家子模型的權(quán)重，3個權(quán)重之和為1。

15、將3個專家子模型的soh預測值分別與3個門控網(wǎng)絡輸出的專家權(quán)重進行加權(quán)求和，得到3個soh的加權(quán)求和值。

16、將3個soh的加權(quán)求和值進行線性回歸預測，得到最終的預測值soh。

17、步驟s3.訓練和校驗mh-moe模型：在keras平臺實現(xiàn)mh-moe模型代碼并訓練，訓練數(shù)據(jù)按8：2的比例分成訓練集合和測試集合，在訓練集合上訓練模型，在測試集合上校驗模型。

18、進一步的，訓練時訓練次數(shù)為100，批次樣本數(shù)量為32。模型訓練的優(yōu)化器為adam算法，損失函數(shù)均方誤差。

19、步驟s4.預測電池soh：在mh-moe模型訓練完畢后，在模型效果良好的前提下，部署mh-moe模型，并使用mh-moe對電池的soh進行預測，將3個soh的加權(quán)求和值進行線性回歸，得到的預測值即為soh預測值。

20、進一步的，模型的損失函數(shù)為均方誤差；優(yōu)化器為adam；評估指標為平均絕對誤差，即目標值和預測值之差的絕對值之和。

21、本發(fā)明有益效果是

22、本發(fā)明基于mh-moe模型使用電池阻抗（eis）來預測soh具有多頭機制帶來的多樣化特征提取、稀疏激活提升計算效率、專家網(wǎng)絡專注不同模式的能力，以及靈活適應多任務環(huán)境的優(yōu)勢。mh-moe模型能夠更高效、更準確地預測電池的健康狀態(tài)，適應復雜和多變的電池工作條件。

23、具體如下：

24、1.?多頭機制提高特征提取能力：

25、1.1多樣化特征提?。簃h-moe模型中的多個門控網(wǎng)絡（頭）可以并行處理輸入數(shù)據(jù)，每個頭可以專注于提取輸入數(shù)據(jù)的不同特征，捕捉電池阻抗譜中的復雜信息。

26、1.2提高預測準確性：多頭機制可以結(jié)合多個特征表示，提高模型對電池健康狀態(tài)變化的敏感度，從而提高soh預測的準確性。

27、2.?稀疏激活提升計算效率

28、2.1減少計算量：每個輸入數(shù)據(jù)點只激活少數(shù)幾個專家網(wǎng)絡，減少了計算開銷，提高了模型的計算效率。

29、2.2高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)：對于需要處理大量電池阻抗數(shù)據(jù)的應用場景，稀疏激活機制使得mh-moe模型能夠高效處理和預測。

30、3.?專家網(wǎng)絡專注于不同模式

31、3.1專門化處理：每個專家網(wǎng)絡可以專注于不同的電池阻抗模式或特征，提升對不同電池狀態(tài)的建模能力。

32、3.2處理復雜數(shù)據(jù)：通過不同專家網(wǎng)絡的協(xié)作，mh-moe模型可以處理電池阻抗數(shù)據(jù)中的復雜模式和非線性關(guān)系，提高soh預測的魯棒性。

33、4.?靈活適應多任務環(huán)境

34、4.1自適應建模：通過多個門控網(wǎng)絡和專家網(wǎng)絡的靈活組合，模型可以自適應地選擇最合適的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以適應不同類型和狀態(tài)的電池數(shù)據(jù)。

35、5.?更高的模型表現(xiàn)

36、5.1提升預測精度：結(jié)合多個cnn-lstm專家網(wǎng)絡和門控網(wǎng)絡的優(yōu)點，mh-moe模型可以顯著提升soh預測的精度。