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摘要 - 锂离子（锂离子）电池在电动汽车（EV）行业中由于其高能量密度，寿命更好和较高的名义电压而引起了极大的关注。然而，由于其老化和非线性行为，准确估计锂离子电池的电荷状态（SOC）和健康状况（SOH）仍然具有挑战性。本文探讨了电池管理系统（BMS）模型的潜在融合人工智能（AI）估计技术，尤其是深度学习（DL），以改善SOC和SOH模型估计。本研究论文通过确定现有研究重点的潜在差距，总结了当前的BMS方法，并提出了另一种在Ev Li-Ion电池中进一步探索的技术。目前，现有研究存在研究差距，尤其是在SOC和SOH估计中应用DL时。强调了对DL方法的更全面探索和完善的需求。未来的研究应解决这些差距，以将DL整合到BMS中，以确保强大可靠的SOC和SOH估计。由于它具有准确提高SOC和SOH估算健康模型的能力和能力，深度学习具有在BMS中研究SOC和SOH的很大潜力。因此，有机会进一步研究DL技术，以便清楚地检查BMS中SOC和SOH模型估计的正确性。索引条款 - 电池管理系统（BMS），锂离子，人工智能，充电状态（SOC），健康状况（SOH）
基于AI的锂离子电池管理系统的估计
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