锂离子电池循环寿命的融合预测方法

发布时间：2017-12-08 07:15

  本文关键词：锂离子电池循环寿命的融合预测方法

  更多相关文章： 锂离子电池 相关向量机 粒子滤波 自回归模型 融合方法

【摘要】：针对传统基于粒子滤波的锂离子电池剩余使用寿命预测方法的不足:过度依赖电池经验退化模型和模型输入变量单一的问题,提出了一种相关向量机、粒子滤波和自回归模型融合的锂离子电池剩余寿命预测的方法。通过相关向量机提取电池历史数据的退化趋势,构建趋势方程替换以往的电池经验退化模型,作为粒子滤波算法的状态转换方程。引入自回归模型的长期趋势预测值,替换观测值构建粒子滤波算法的观测方程。将3种方法相融合估计电池剩余寿命。实验结果表明:融合方法不仅预测精度高而且采用数据驱动的方法避免了构建复杂的电池机理退化模型,通用性强。
【作者单位】： 哈尔滨工业大学自动化测试与控制系;内蒙古科技大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61301205) 部委预先研究课题(51317040302)项目资助
【分类号】：TM912
【正文快照】： 1引言锂离子电池正广泛应用于消费电子、电动汽车以及空间系统。然而,一个不可避免的问题是随着循环使用和材质老化电池性能会不断下降直到废弃。另外电池性能的退化无法直接测量,往往需要提前对其进行估计,从而决定是否更换电池,以避免一些不必要的事故。目前对锂电池循环寿

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本文编号：1265500