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基于权值选择粒子滤波的锂电池RUL预测研究

         

摘要

为准确预测锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL),给出预测结果的不确定性表达,将权值选择粒子滤波(weight selected particle filter,wSPF)算法应用于锂离子电池RUL预测领域,通过与序贯重要性重采样粒子滤波(sequential importance resampling PF,SIR-PF)算法的对比,验证了WSPF算法在锂离子电池RUL预测中的优越性.继而提出基于新退化模型和WSPF算法的锂离子电池RUL预测方法,并与基于标准粒子滤波算法的预测结果做比较.结果 表明,基于WSPF算法的预测方法具有更高的预测精度和不确定性表达精度,同时具有一定的收敛性和适应性.

著录项

  • 来源
    《计算机仿真》 |2020年第11期|75-80|共6页
  • 作者单位

    中国科学院沈阳自动化研究所 辽宁沈阳110016;

    中国科学院机器人与智能制造创新研究院 辽宁沈阳110016;

    沈阳建筑大学信息与控制工程学院 辽宁沈阳110168;

    中国科学院沈阳自动化研究所 辽宁沈阳110016;

    中国科学院机器人与智能制造创新研究院 辽宁沈阳110016;

    中国科学院沈阳自动化研究所 辽宁沈阳110016;

    中国科学院机器人与智能制造创新研究院 辽宁沈阳110016;

    中国科学院沈阳自动化研究所 辽宁沈阳110016;

    中国科学院机器人与智能制造创新研究院 辽宁沈阳110016;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 模拟与仿真;
  • 关键词

    锂离子电池; 剩余使用寿命; 权值选择粒子滤波; 新容量退化模型;

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