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基于小波包能量熵的电池剩余寿命预测
被引量：
21
1
作者
陈琳
陈静
+2 位作者
王惠民
韦海燕
潘海鸿
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期1827-1835,共9页
电池剩余寿命(RUL)预测对电池健康管理至关重要。该文针对传统电池RUL预测过于依赖电池容量而容量数据难以直接获取的问题,提出对可直接在线测量的电池放电电压进行小波包能量熵(WPEE)提取替代容量表征电池退化。此外,利用提取的WPEE建...
电池剩余寿命(RUL)预测对电池健康管理至关重要。该文针对传统电池RUL预测过于依赖电池容量而容量数据难以直接获取的问题,提出对可直接在线测量的电池放电电压进行小波包能量熵(WPEE)提取替代容量表征电池退化。此外,利用提取的WPEE建立分数阶灰色退化模型(FGM)融合改进无迹粒子滤波(AUPF),构建FGM-AUPF算法框架,最终实现电池RUL预测。实验结果表明,该文构建的FGM-AUPF算法框架分别利用电池放电电压WPEE和容量作为退化表征量,均能准确地预测电池RUL,且用电池放电电压WPEE预测得到的结果相对误差不大于5.96%。
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关键词
电池剩余寿命
小波包能量熵
分数阶灰色退化模型
无迹粒子滤波
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职称材料
题名
基于小波包能量熵的电池剩余寿命预测
被引量：
21
1
作者
陈琳
陈静
王惠民
韦海燕
潘海鸿
机构
广西大学机械工程学院
广西电化学能源材料重点实验室培育基地可再生能源材料协同创新中心
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第8期1827-1835,共9页
基金
国家自然科学基金(51667006)
广西自然科学基金(2015GXNSFAA139287)资助项目。
文摘
电池剩余寿命(RUL)预测对电池健康管理至关重要。该文针对传统电池RUL预测过于依赖电池容量而容量数据难以直接获取的问题,提出对可直接在线测量的电池放电电压进行小波包能量熵(WPEE)提取替代容量表征电池退化。此外,利用提取的WPEE建立分数阶灰色退化模型(FGM)融合改进无迹粒子滤波(AUPF),构建FGM-AUPF算法框架,最终实现电池RUL预测。实验结果表明,该文构建的FGM-AUPF算法框架分别利用电池放电电压WPEE和容量作为退化表征量,均能准确地预测电池RUL,且用电池放电电压WPEE预测得到的结果相对误差不大于5.96%。
关键词
电池剩余寿命
小波包能量熵
分数阶灰色退化模型
无迹粒子滤波
Keywords
Battery remaining useful life
wavelet packet energy entropy
fractional grey model
unscented particle filter
分类号
TM911 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波包能量熵的电池剩余寿命预测
陈琳
陈静
王惠民
韦海燕
潘海鸿
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
21
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