锂电池剩余寿命的ELM间接预测方法

发布时间：2018-01-11 02:12

本文关键词：锂电池剩余寿命的ELM间接预测方法　出处：《电子测量与仪器学报》2016年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对锂电池直接预测剩余使用寿命难及预测结果不准确等问题,提出利用锂电池循环充放电监测参数构建间接寿命特征参数的方法。应用一阶偏相关系数分析法验证间接寿命特征参数与直接参数间的相关性,选择等压降放电时间作为锂电池间接寿命特征参数,构建基于ELM的等压降放电时间与实际容量的关系模型和等压降放电时间预测模型,实现锂电池的RUL预测。基于NASA锂电池数据集预测并评估锂电池的RUL,并且与ELM直接预测方法和高斯过程回归间接预测方法相比较,本方法能够有效的预测锂电池的RUL,预测结果的误差范围为5%左右,具备较好的锂电池RUL预测精度。
[Abstract]:For lithium battery to directly predict the residual service life is difficult and inaccurate prediction problem, we propose a method to construct indirect life characteristic parameters by lithium battery charge discharge cycle monitoring parameters. Based on the first order partial correlation coefficient analysis to verify the correlation between indirect life parameters and direct parameters, selection of pressure reduction as indirect discharge time of lithium battery life the characteristic parameters, constructing the relationship between the model and the actual capacity and discharge time of isobaric isobaric drop down ELM based on discharge time prediction model, realize the lithium battery lithium battery NASA RUL prediction. Prediction and evaluation data set of lithium batteries based on RUL and ELM, and a direct prediction method and Gauss process regression indirect prediction method compared to the the method can effectively predict lithium battery RUL, the error range of the predicted results is about 5%, with a lithium battery RUL good prediction accuracy.

【作者单位】：安徽理工大学电气信息与工程学院;南京农业大学工学院;
【基金】：国家自然科学基金(61401215) 安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyq ZD2016082)项目资助
【分类号】：TM912
【正文快照】： 1引言锂离子电池(简称锂电池)是一种绿色高能充电电池,因其容量高,自放电率低,安全性高,循环寿命长等优点被广泛的用于电子通讯工程、交通和航空航天等领域[1-2]。然而,锂电池在使用过程中性能的退化会影响仪器设备的正常使用,甚至会造成严重的故障事故[3]。因此,从安全性、可

【相似文献】