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摘要：基于深度学习的状态估计锂电池广泛用于电池配件系统（BMS）设计。但是，由于板载计算资源的限制，多个单州估计模型更难在实践中部署。因此，本文提出了一个多任务学习网络（MTL），将多层特征提取结构与分离的专家层相结合，用于联合估算液管电池的电荷状态（SOC）和能源状态（SOE）。MTL使用多层网络来提取功能，将任务共享与任务特定参数分开。基础LSTM最初提取时间序列特征。由任务特定和共享专家组成的分离的专家层提取了特定于多个任务的不同任务和共享功能的特征。不同专家提取的信息通过门结构融合。任务是根据特定和共享信息处理的。通过彼此共享学习知识，对多个任务进行了同时培训以提高性能。SOC和SOE在松下数据集上进行了估算，并在LG数据集上测试了该模型的泛化性能。这两个任务的平均绝对误差（MAE）值为1.01％和0.59％，均方根误差（RMSE）值分别为1.29％和0.77％。对于SOE估计任务，与单任务学习模型相比，MAE和RMSE值分别降低了0.096％和0.087％。结果显示了该方法的有效性和优势。与其他多任务学习模型相比，MAE和RMSE值的MTL模型分别降低了高达0.818％和0.938％。与单任务学习模型相比，对于SOC估计任务，MAE和RMSE值分别降低了0.051％和0.078％。MTL模型还胜过其他多任务学习模型，在MAE和RMSE值中分别达到高达0.398％和0.578％的降低。在模拟在线预测的过程中，MTL模型消耗了4.93毫秒，这比多个单任务学习模型的组合时间少，几乎与其他多任务学习模型相同。
基于多任务学习的锂离子电池的多国家在线估计
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