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基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测
被引量：
1
1
作者
陈峥
彭月
+3 位作者
胡竞元
申江卫
肖仁鑫
夏雪磊
《储能科学与技术》
北大核心
2025年第1期319-330,共12页
为解决采用数据驱动的方法对锂离子电池容量进行预测时,难以获取完整充电数据、数据采样精度低和特征因子提取质量不佳等问题,本工作提出了一种基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测方法。首先,为提升数据精度,利用...
为解决采用数据驱动的方法对锂离子电池容量进行预测时,难以获取完整充电数据、数据采样精度低和特征因子提取质量不佳等问题,本工作提出了一种基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测方法。首先,为提升数据精度,利用三次样条插值对充电数据进行补充。其次,通过挖掘充电电压曲线与容量衰退之间的规律,确定特征因子为某充电时间区间的电压增量,并利用增强鲸鱼算法,从短期充电数据中实现了老化特征的有效提取。随后,构建了高斯过程回归容量预测模型,在确定训练数据量后,对比了不同算法的预测结果,验证了所构建模型的有效性。最后,将该方法在不同电池上进行测试,验证了预测精度和泛化能力。结果表明:对于实验室数据集,将前15%老化特征作为训练集时,可将该类电池最大误差控制在2.49%以内,且97%的预测误差控制在1.5%内;对于公开数据集,仅12组训练数据就能将该类电池最大误差控制在1%以内,实现了利用低精度和短期充电数据对电池容量的准确预测。
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关键词
锂离子电池
短期充电数据
容量预测
增强鲸鱼优化算法
高斯过程回归
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职称材料
基于EWOA-LSSVR的机器人磨抛接触力预测模型
2
作者
张诗涵
魏锦辉
+3 位作者
王阳
朱光
李论
刘殿海
《金刚石与磨料磨具工程》
2025年第4期551-560,共10页
为确定航空发动机叶片机器人磨抛过程中材料去除深度与工艺参数之间的关系,获得加工所需的工艺参数,实现叶片表面材料的定点定量去除,建立叶片机器人磨抛加工系统,将各工艺参数考虑在内进行多组正交实验;利用实验数据建立基于最小二乘...
为确定航空发动机叶片机器人磨抛过程中材料去除深度与工艺参数之间的关系,获得加工所需的工艺参数,实现叶片表面材料的定点定量去除,建立叶片机器人磨抛加工系统,将各工艺参数考虑在内进行多组正交实验;利用实验数据建立基于最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)模型,利用增强型鲸鱼优化算法(enhanced whale optimization algorithm,EWOA)提高算法精度、寻优能力和避免陷入局部最优并对LSSVR的超参数进行优化;对比标准鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法预测模型的结果,并利用模型预测的工艺参数进行实验验证。结果表明:EWOA-LSSVR预测模型的决定系数R为96.031%,平均绝对误差RMAE为0.012128 mm,相较于WOA-LSSVR和PSO-LSSVR模型具有更好的拟合度;且验证实验结果证明EWOA-LSSVR预测模型具有较好的预测准确性,并可为叶片表面材料的定点定量去除提供可靠依据。
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关键词
机器人砂带磨抛
工艺参数
机器学习
最小二乘支持向量回归机
增强
型
鲸鱼
优化
算法
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职称材料
题名
基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测
被引量：
1
1
作者
陈峥
彭月
胡竞元
申江卫
肖仁鑫
夏雪磊
机构
昆明理工大学交通工程学院
出处
《储能科学与技术》
北大核心
2025年第1期319-330,共12页
基金
国家自然科学基金项目(52267022)。
文摘
为解决采用数据驱动的方法对锂离子电池容量进行预测时,难以获取完整充电数据、数据采样精度低和特征因子提取质量不佳等问题,本工作提出了一种基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测方法。首先,为提升数据精度,利用三次样条插值对充电数据进行补充。其次,通过挖掘充电电压曲线与容量衰退之间的规律,确定特征因子为某充电时间区间的电压增量,并利用增强鲸鱼算法,从短期充电数据中实现了老化特征的有效提取。随后,构建了高斯过程回归容量预测模型,在确定训练数据量后,对比了不同算法的预测结果,验证了所构建模型的有效性。最后,将该方法在不同电池上进行测试,验证了预测精度和泛化能力。结果表明:对于实验室数据集,将前15%老化特征作为训练集时,可将该类电池最大误差控制在2.49%以内,且97%的预测误差控制在1.5%内;对于公开数据集,仅12组训练数据就能将该类电池最大误差控制在1%以内,实现了利用低精度和短期充电数据对电池容量的准确预测。
关键词
锂离子电池
短期充电数据
容量预测
增强鲸鱼优化算法
高斯过程回归
Keywords
lithium-ion battery
short-term charging data
capacity prediction
enhanced whale optimization algorithm
Gaussian process regression
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
基于EWOA-LSSVR的机器人磨抛接触力预测模型
2
作者
张诗涵
魏锦辉
王阳
朱光
李论
刘殿海
机构
中国科学院沈阳自动化研究所
出处
《金刚石与磨料磨具工程》
2025年第4期551-560,共10页
基金
辽宁省自然科学基金(2023-MS-034)
研究所基础研究面上项目(20222JK2K09)
+1 种基金
国家资助博士后研究人员计划(GZC20232882)
中国博士后面上科学基金(2023M743703)。
文摘
为确定航空发动机叶片机器人磨抛过程中材料去除深度与工艺参数之间的关系,获得加工所需的工艺参数,实现叶片表面材料的定点定量去除,建立叶片机器人磨抛加工系统,将各工艺参数考虑在内进行多组正交实验;利用实验数据建立基于最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)模型,利用增强型鲸鱼优化算法(enhanced whale optimization algorithm,EWOA)提高算法精度、寻优能力和避免陷入局部最优并对LSSVR的超参数进行优化;对比标准鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法预测模型的结果,并利用模型预测的工艺参数进行实验验证。结果表明:EWOA-LSSVR预测模型的决定系数R为96.031%,平均绝对误差RMAE为0.012128 mm,相较于WOA-LSSVR和PSO-LSSVR模型具有更好的拟合度;且验证实验结果证明EWOA-LSSVR预测模型具有较好的预测准确性,并可为叶片表面材料的定点定量去除提供可靠依据。
关键词
机器人砂带磨抛
工艺参数
机器学习
最小二乘支持向量回归机
增强
型
鲸鱼
优化
算法
Keywords
robot abrasive belt grinding and polishing
process parameter
machine learning
least squares support vector regression machine(LSSVR)
enhanced whale optimization algorithm(EWOA)
分类号
TH161 [机械工程]
TG580 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测
陈峥
彭月
胡竞元
申江卫
肖仁鑫
夏雪磊
《储能科学与技术》
北大核心
2025
1
在线阅读
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职称材料
2
基于EWOA-LSSVR的机器人磨抛接触力预测模型
张诗涵
魏锦辉
王阳
朱光
李论
刘殿海
《金刚石与磨料磨具工程》
2025
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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