حالة الصحة (SOH) هي مؤشر رئيسي لشيخوخة بطارية الليثيوم أيون، والتقييم الدقيق لها شرط ضروري لتشغيل نظام دفع البطارية بشكل موثوق. تعتمد العديد من الطرق الحالية على الميزات المأخوذة من دورات الشحن والتفريغ المنفردة أو المتجاورة، مما يجعلها غير قادرة على استخراج معلومات التغير الكامنة بين الدورات المختلفة في إشارة المراقبة. لمواجهة هذه المشكلة، يقترح هذا البحث إطارًا جديدًا يستخدم ميزات عبر الدورات بطريقة تفاضلية لتحقيق تقدير حالة الصحة. أولاً، يتم استخدام تحليل العودية المتقاطع الكمي (CRQA) للمقارنة بين إشارات البطارية في دورات مختلفة، مما يبني مجموعة مصفوفات مؤشرات تحليل العودية المتقاطع الكمي التي تعكس التغيرات عبر الدورات في البيانات الأصلية. ثانيًا، يُؤخذ التغير في حالة الصحة (ΔSOH) بين أي دورتي شحن وتفريغ كهدف للتنبؤ بدلاً من التنبؤ بحالة الصحة مباشرةً. بعد ذلك، يتم بناء شبكة عصبية تلافيفية مزودة بالتحقق المتقاطع لسلسلة زمنية من أجل التنبؤ بتغير حالة الصحة، مع الحفاظ على الاعتماد الزمني المتأصل في تغير حالة الصحة نفسه. أخيرًا، يتم تنفيذ الإطار المقترح واختباره استنادًا إلى مجموعة بيانات بطاريات ناسا، وتقييم أداء التنبؤ والمقارنة. أظهرت نتائج التجارب متوسط خطأ مطلق 0.2965% وجذر متوسط مربع الخطأ 0.4156%، مما يؤكد جدوى وفعالية الطريقة غير المباشرة القائمة على مؤشرات الصحة عبر الدورات في تقدير حالة صحة البطارية.

بطارية الليثيوم أيون;حالة الصحة;تحليل العودية المتقاطع الكمي;تنبؤ;ميزات عبر الدورات