技术特征：
技术总结
基于EKF‑GPR和日常片段数据的电池组健康状态的实时监控方法，属一种动力电池组健康状态的实时监控方法。本发明针对现有的的缺陷，提供了一种实时测量、准确反映当前电池容量、便于测量和记录、实用性强的动力电池组健康状态的实时监控方法。本发明中，建立充电容量SOH模型；将高斯过程回归融入扩展卡尔曼滤波中，采用高斯过程回归方法提高系统模型精度，按递归预测算法实时监测动力电池组健康状态。本发明主要用于实时监测动力电池组健康状态。
技术研发人员：卢文斌;陈锐衡;周頔
受保护的技术使用者：深圳市计量质量检测研究院
技术研发日：2019.01.04
技术公布日：2019.04.16