深度学习可在几分钟内诊断电池退化，转变电动汽车健康监测

快速阅读: 据《AZoAI》最新报道，北理工与马尔默大学合作提出一种基于深度学习和物理建模的锂离子电池退化诊断新方法，仅需11个数据点即可快速准确诊断，适用于多种电池体系，为电池管理带来革新。这将促进新能源产业发展及绿色能源普及。

在《电子科学》期刊上发表的研究中，北京理工大学和马尔默大学的研究人员提出了一种创新的锂离子电池退化诊断方法。该混合框架融合了深度学习和物理建模技术，仅需一个充电周期内的11个数据点即可实现快速且可靠的退化诊断。与传统方法需要长时间的数据采集和复杂工具相比，这种方法在速度和易用性方面实现了显著提升。它在不同电池化学体系中的适用性以及在实际应用中的潜力，为未来电池管理系统带来了革命性的变革。

这项研究不仅展示了学术上的突破，还为未来的电池维护提供了新的方向。通过这一创新方法，电池健康状态的监测变得更加高效便捷，为新能源产业的发展注入了新活力。这无疑将成为推动绿色能源普及的重要里程碑。

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