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基于智能数模融合的锂离子电池剩余使用寿命预测
1
作者
周文璐
郑燕萍
+1 位作者
杨丞
晏莉琴
《汽车技术》
北大核心
2025年第2期55-62,共8页
为了提高电池剩余使用寿命(RUL)的预测准确性,基于融合健康指标和构建的电池容量衰退模型,采用粒子群(PSO)优化极限学习机(ELM),结合随机扰动无迹粒子滤波(RP-UPF)的智能数模融合方法对B0005、B0006、B0018号电池的RUL进行预测。研究结...
为了提高电池剩余使用寿命(RUL)的预测准确性,基于融合健康指标和构建的电池容量衰退模型,采用粒子群(PSO)优化极限学习机(ELM),结合随机扰动无迹粒子滤波(RP-UPF)的智能数模融合方法对B0005、B0006、B0018号电池的RUL进行预测。研究结果表明:该方法在电池的整个生命周期保持了较高的预测准确性,同时,显著提升了电池RUL预测的精度。
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关键词
锂离子电池
剩余使用寿命
融合
健康指标
智能数模融合方法
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职称材料
题名
基于智能数模融合的锂离子电池剩余使用寿命预测
1
作者
周文璐
郑燕萍
杨丞
晏莉琴
机构
南京林业大学汽车与交通工程学院
上海空间电源研究所
出处
《汽车技术》
北大核心
2025年第2期55-62,共8页
文摘
为了提高电池剩余使用寿命(RUL)的预测准确性,基于融合健康指标和构建的电池容量衰退模型,采用粒子群(PSO)优化极限学习机(ELM),结合随机扰动无迹粒子滤波(RP-UPF)的智能数模融合方法对B0005、B0006、B0018号电池的RUL进行预测。研究结果表明:该方法在电池的整个生命周期保持了较高的预测准确性,同时,显著提升了电池RUL预测的精度。
关键词
锂离子电池
剩余使用寿命
融合
健康指标
智能数模融合方法
Keywords
Lithium-ion batteries
Remaining Useful Life(RUL)
Fusion of health indicators
Intelligent digital-analogue fusion method
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
基于智能数模融合的锂离子电池剩余使用寿命预测
周文璐
郑燕萍
杨丞
晏莉琴
《汽车技术》
北大核心
2025
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