一种基于间接健康因子的锂离子电池剩余使用寿命预测方法

尹双艳; 吴美熹; 李汉智; 李芳勇; 杨京礼

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针对锂离子电池实际运行过程中容量数据无法在线获取,退化特征存在局部再生现象,剩余使用寿命(RUL)无法通过单一模型准确预测的问题,提出一种基于间接健康因子(HI)的锂离子电池RUL预测方法.首先根据在线数据构建并筛选最优的HI,然后建立基于遗传算法优化的极限学习机(GA-ELM)关系模型,再通过变分模态分解(VMD)解耦间接HI各分量,并通过相关向量机(RVM)进行趋势跟踪与预测,最后将预测结果输入到GA-ELM关系模型中得到电池容量预测值.与NASA PCoE数据集的验证对比表明,文章所用方法在趋势预测和RUL预测结果上均优于其他对比方法,可以实现锂离子电池RUL的准确预测.

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来源
《航天器环境工程》 |2021年第6期|648-654|共7页
作者
尹双艳; 吴美熹; 李汉智; 李芳勇; 杨京礼;
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作者单位

哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨 150001;

中国船舶工业综合技术经济研究院北京 100081;

中国船舶工业综合技术经济研究院北京 100081;

北京卫星环境工程研究所北京 100094;

哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨 150001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类蓄电池;
关键词
锂离子电池; 剩余使用寿命; 健康因子; 遗传算法; 极限学习机; 变分模态分解; 相关向量机;

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