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行驶工况下基于MDA-PF的车用锂离子电池剩余寿命预测方法
1
作者
李兆军
杨统雨
+2 位作者
周怡昕
吴方明
黄伟
《电源技术》
北大核心
2025年第9期1943-1950,共8页
针对行驶工况下车用锂离子电池容量衰减特性复杂且数据不足的情形,提出了基于数据与模型混合驱动的锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测方法。应用Savitzky-Golay(SG)滤波法对电池容量衰减数据进行平滑降噪;建立多源域自适应(MDA)神经网络...
针对行驶工况下车用锂离子电池容量衰减特性复杂且数据不足的情形,提出了基于数据与模型混合驱动的锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测方法。应用Savitzky-Golay(SG)滤波法对电池容量衰减数据进行平滑降噪;建立多源域自适应(MDA)神经网络,运用多组锂离子电池容量衰减数据预测少样本情况下锂离子电池的RUL;运用粒子滤波(PF)算法将MDA神经网络预测值融入电池容量衰减经验模型的动态估计过程,从而形成可实现行驶工况下锂离子电池RUL预测的MDA-PF方法,并通过实例对所提出的方法进行验证。实验结果表明,使用该方法的预测结果的均方根误差都小于0.13,平均绝对百分比误差均保持在0.07以下,决定系数均在0.98以上,证明了该MDA-PF方法能够有效预测行驶工况下的车用锂离子电池RUL,比其他常用方法具有更好的预测效果。
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关键词
锂离子电池
剩余使用寿命
粒子滤波
多源域自适应
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职称材料
题名
行驶工况下基于MDA-PF的车用锂离子电池剩余寿命预测方法
1
作者
李兆军
杨统雨
周怡昕
吴方明
黄伟
机构
广西大学机械工程学院
广西柳工机械股份有限公司
出处
《电源技术》
北大核心
2025年第9期1943-1950,共8页
基金
广西科技重大专项(桂科AA24206039,桂科AA23062001,桂科AA23062072)。
文摘
针对行驶工况下车用锂离子电池容量衰减特性复杂且数据不足的情形,提出了基于数据与模型混合驱动的锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测方法。应用Savitzky-Golay(SG)滤波法对电池容量衰减数据进行平滑降噪;建立多源域自适应(MDA)神经网络,运用多组锂离子电池容量衰减数据预测少样本情况下锂离子电池的RUL;运用粒子滤波(PF)算法将MDA神经网络预测值融入电池容量衰减经验模型的动态估计过程,从而形成可实现行驶工况下锂离子电池RUL预测的MDA-PF方法,并通过实例对所提出的方法进行验证。实验结果表明,使用该方法的预测结果的均方根误差都小于0.13,平均绝对百分比误差均保持在0.07以下,决定系数均在0.98以上,证明了该MDA-PF方法能够有效预测行驶工况下的车用锂离子电池RUL,比其他常用方法具有更好的预测效果。
关键词
锂离子电池
剩余使用寿命
粒子滤波
多源域自适应
Keywords
lithium ion batteries
remaining useful life
particle filter
multisource domain adaptatio
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
行驶工况下基于MDA-PF的车用锂离子电池剩余寿命预测方法
李兆军
杨统雨
周怡昕
吴方明
黄伟
《电源技术》
北大核心
2025
0
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