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基于ARIMA和PF的锂电池剩余使用寿命预测方法
被引量：
10
1
作者
豆金昌
陈则王
揭由翔
《太赫兹科学与电子信息学报》
2013年第5期822-826,共5页
有效的电池剩余使用寿命(RUL)预测方法能够极大地提高系统的可靠性。提出一种基于自回归集成滑动平均模型(ARIMA)和粒子滤波(PF)融合预测框架,该框架由ARIMA方法和PF方法构成,ARIMA应用于短期预测,而粒子滤波应用于长期预测。首先在线...
有效的电池剩余使用寿命(RUL)预测方法能够极大地提高系统的可靠性。提出一种基于自回归集成滑动平均模型(ARIMA)和粒子滤波(PF)融合预测框架,该框架由ARIMA方法和PF方法构成,ARIMA应用于短期预测,而粒子滤波应用于长期预测。首先在线对锂离子电池进行监测,然后根据短期预测或长期预测要求执行相应的算法,得出横纵坐标分别为周期和容量的RUL预测图。实验结果表明,该预测框架能够快速准确地预测锂离子电池RUL。
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关键词
ARIMA模型
粒子滤波
融合
预测
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职称材料
题名
基于ARIMA和PF的锂电池剩余使用寿命预测方法
被引量：
10
1
作者
豆金昌
陈则王
揭由翔
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2013年第5期822-826,共5页
文摘
有效的电池剩余使用寿命(RUL)预测方法能够极大地提高系统的可靠性。提出一种基于自回归集成滑动平均模型(ARIMA)和粒子滤波(PF)融合预测框架,该框架由ARIMA方法和PF方法构成,ARIMA应用于短期预测,而粒子滤波应用于长期预测。首先在线对锂离子电池进行监测,然后根据短期预测或长期预测要求执行相应的算法,得出横纵坐标分别为周期和容量的RUL预测图。实验结果表明,该预测框架能够快速准确地预测锂离子电池RUL。
关键词
ARIMA模型
粒子滤波
融合
预测
Keywords
ARIMAmodel
Particle Filter
fusion
forecasting
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ARIMA和PF的锂电池剩余使用寿命预测方法
豆金昌
陈则王
揭由翔
《太赫兹科学与电子信息学报》
2013
10
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