近日，小米汽车在技术创新领域迈出了新的一步，正式公布了一项名为“电池健康状态预测方法及装置”的专利。这项专利的申请日期回溯至2023年11月9日，而今日终于迎来了它的正式亮相，申请公布号为CN 119959764 A。
该专利聚焦于仿真运算领域，其目标是通过一种全新的训练策略，显著提升电池健康状态预测的精确性。小米在这一专利中提出了一个独特的训练方法，该方法的核心在于利用两个独立的训练数据集来优化电池状态预测模型。
据小米在专利描述中的详细阐述，这一方法首先通过第一个训练数据集进行初步训练。该数据集涵盖了电池在实际运行中的各种工况数据，如电压、电流以及温度等关键信息。基于这些数据，电池状态预测模型能够初步确定一组关键参数，即第一参数集。
随后，方法进入到第二个训练阶段。在这一阶段，模型将利用第二个训练数据集进行进一步训练。这个数据集专注于与电池健康状态直接相关的数据。通过这一阶段的训练，模型能够确定另一组关键参数，即第二参数集。这两组参数的共同配置，为电池状态预测模型提供了更为全面和精确的信息基础。
在实际应用中，这一经过双重训练的电池状态预测模型将接收电池的实时参数输入。通过复杂的推理运算，模型能够准确预测电池的健康状态参数，从而有效避免了传统预测方法中可能出现的精度不足问题。这一创新不仅提升了预测的准确度，也为电池管理和维护提供了更为可靠的技术支持。
