基于VMD-ELM的锂离子电池剩余寿命预测方法研究

邹博雨; 张营; 李泱; 陈璐; 徐剑澜; 顾杰

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基于VMD-ELM的锂离子电池剩余寿命预测方法研究

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摘要

针对锂离子电池剩余寿命精确预测的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational ModeDecomposition,VMD)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的锂离子电池剩余寿命预测方法.利用VMD分解锂电池容量信号得到一系列表征信号局部特性的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后基于每个IMF,分别训练ELM模型,最后将每个ELM模型的预测结果加和求得锂离子电池的剩余寿命.基于NASA锂离子电池数据集对方法进行验证.结果表明,基于VMD-ELM的锂离子电池剩余寿命预测方法相较于ELM寿命预测模型和EMD-ELM寿命预测模型,提高了锂电池寿命预测的精度.

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来源
《农业装备与车辆工程》 |2021年第11期|64-67|共4页
作者
邹博雨; 张营; 李泱; 陈璐; 徐剑澜; 顾杰;
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作者单位

210037 江苏省南京市南京林业大学汽车与交通工程学院;

210037 江苏省南京市南京林业大学汽车与交通工程学院;

210037 江苏省南京市南京林业大学汽车与交通工程学院;

210037 江苏省南京市南京林业大学汽车与交通工程学院;

210037 江苏省南京市南京林业大学汽车与交通工程学院;

210037 江苏省南京市南京林业大学汽车与交通工程学院;

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正文语种 chi
中图分类蓄电池;
关键词
锂离子电池; 变分模态分解; 极限学习机; 剩余寿命预测;

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