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基于粒子滤波算法的锂离子电池剩余寿命预测方法研究
被引量：
18
1
作者
张凝
徐皑冬
+2 位作者
王锴
韩晓佳
Seung Ho Hong
《高技术通讯》
北大核心
2017年第8期699-707,共9页
运用粒子滤波算法,进行了锂离子电池剩余寿命(RUL)的预测,提出了一种基于模型法和数据驱动法相融合的简单有效的RUL预测方法。该方法通过模型法和数据驱动法的融合,将双指数经验退化模型进行变形,以减少模型参数,降低参数训练难度,利用...
运用粒子滤波算法,进行了锂离子电池剩余寿命(RUL)的预测,提出了一种基于模型法和数据驱动法相融合的简单有效的RUL预测方法。该方法通过模型法和数据驱动法的融合,将双指数经验退化模型进行变形,以减少模型参数,降低参数训练难度,利用粒子滤波算法跟踪电池容量衰退的过程;为提高预测精确度,引入自回归(AR)时间序列模型修正状态空间方程的观测值。实验证实,该方法可以有效地预估出锂电池的剩余寿命。
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关键词
锂离子电池
剩余寿命(RUL)
粒子滤波
双指数经验模型
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职称材料
题名
基于粒子滤波算法的锂离子电池剩余寿命预测方法研究
被引量：
18
1
作者
张凝
徐皑冬
王锴
韩晓佳
Seung Ho Hong
机构
中国科学院沈阳自动化研究所
中国科学院大学
Department of Electronic Systems Engineering
出处
《高技术通讯》
北大核心
2017年第8期699-707,共9页
基金
国家自然科学基金(71651147005)资助项目
文摘
运用粒子滤波算法,进行了锂离子电池剩余寿命(RUL)的预测,提出了一种基于模型法和数据驱动法相融合的简单有效的RUL预测方法。该方法通过模型法和数据驱动法的融合,将双指数经验退化模型进行变形,以减少模型参数,降低参数训练难度,利用粒子滤波算法跟踪电池容量衰退的过程;为提高预测精确度,引入自回归(AR)时间序列模型修正状态空间方程的观测值。实验证实,该方法可以有效地预估出锂电池的剩余寿命。
关键词
锂离子电池
剩余寿命(RUL)
粒子滤波
双指数经验模型
Keywords
lithium-ion battery, remaining useful life （RUL）, particle filter, double exponential empirical model
分类号
TM912 [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
基于粒子滤波算法的锂离子电池剩余寿命预测方法研究
张凝
徐皑冬
王锴
韩晓佳
Seung Ho Hong
《高技术通讯》
北大核心
2017
18
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参考文献
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