镉镍蓄电池寿命预测的PF-LSTM建模方法研究

成庶; 甘沁洁; 赵明; 毕福亮; 王家捷; 王国良; 于天剑

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镉镍蓄电池寿命预测的PF-LSTM建模方法研究

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对动车组用蓄电池进行寿命预测,能够评估电池状态,降低故障的危害性和运用维护成本,指导修订修程.相较于在线预测模型,离线预测模型无法适应影响因素的不断变化,提出一种基于粒子滤波(PF)与长短期记忆网络(LSTM)融合的在线预测方法.传统的PF方法依赖经验方程作为状态转移方程,而精确的经验方程难以得到,利用已有数据训练LSTM模型,模型得到的退化方程作为PF的状态转移方程,解决了PF依赖经验方程的问题,同时PF能给出不确定性表达.研究结果表明,该方法模型更新简单有效,预测精度好,弥补了镉镍蓄电池寿命模型研究的缺失,对蓄电池剩余寿命研究的发展有着重要意义.

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来源
《铁道科学与工程学报》 |2020年第7期|1825-1832|共8页
作者
成庶; 甘沁洁; 赵明; 毕福亮; 王家捷; 王国良; 于天剑;
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作者单位

中南大学交通运输工程学院湖南长沙 410075;

中南大学交通运输工程学院湖南长沙 410075;

中车长春轨道客车股份有限公司吉林长春 130062;

中车长春轨道客车股份有限公司吉林长春 130062;

青岛亚通达铁路设备有限公司山东青岛266000;

青岛亚通达铁路设备有限公司山东青岛266000;

中南大学交通运输工程学院湖南长沙 410075;

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正文语种 chi
中图分类蓄电池;
关键词
蓄电池; 剩余寿命; 在线预测; 长短期记忆网络; 粒子滤波;

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