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虚实结合的电池剩余使用寿命预测实验教学研究
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作者 刘强 姜英姿 +4 位作者 种法力 王辉 戴前进 耿金萍 朱军 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第7期246-252,共7页
该实验基于粒子群优化算法(PSO)对BP神经网络进行改进,利用BTS充放电测试仪对锂电池进行加速老化实验,从电池历史老化数据中提取健康因子,将其作为PSO-BP网络的输入,提高网络预测电池剩余使用寿命能力,最后利用多组电池的老化数据将传... 该实验基于粒子群优化算法(PSO)对BP神经网络进行改进,利用BTS充放电测试仪对锂电池进行加速老化实验,从电池历史老化数据中提取健康因子,将其作为PSO-BP网络的输入,提高网络预测电池剩余使用寿命能力,最后利用多组电池的老化数据将传统预测算法与优化的PSO-BP网络的预测精确度进行了对比。针对PSO算法易陷入局部最优陷阱与早熟收敛问题,选择非线性动态自适应惯性权重策略(IPSO)对算法再次进行改进,通过对比改进前后算法的预测效果,验证得出IPSO-BP算法更加优异。该实验过程可以使学生利用机器学习算法预测电池剩余使用寿命,采用虚实结合手段解决实际问题,提高实验的综合效果。 展开更多
关键词 电池剩余使用寿命 粒子群优化算法 虚实结合 健康因子
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基于多尺度分解和多模型融合的锂电池剩余使用寿命预测
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作者 王鑫 宝财吉拉呼 +3 位作者 马志强 李杰 高俊东 李开心 《太阳能学报》 北大核心 2025年第10期107-116,共10页
为了提高锂电池的剩余使用寿命预测的准确性,提出一种多尺度分解和多模型融合的锂电池剩余使用寿命预测模型,以应对容量退化数据中存在噪声和局部波动对电池剩余使用寿命预测的影响。首先,使用自适应噪声的完全集合经验模态分解将原始... 为了提高锂电池的剩余使用寿命预测的准确性,提出一种多尺度分解和多模型融合的锂电池剩余使用寿命预测模型,以应对容量退化数据中存在噪声和局部波动对电池剩余使用寿命预测的影响。首先,使用自适应噪声的完全集合经验模态分解将原始容量数据分解为若干个分量,其中高频分量包含短期局部变化和噪声,低频分量包含主要退化趋势信息。随后,采用双向长短期记忆网络和高斯过程回归对分解后的高频分量和低频分量分别进行建模,捕捉时间序列数据中的复杂模式和依赖关系,并利用自适应粒子群算法优化模型参数。最后,对预测结果进行叠加融合,并计算锂电池的剩余使用寿命。在公开数据集上通过对比、消融和泛化实验进行分析和测试。实验结果表明,所提模型在锂电池的剩余使用寿命预测任务中AE、MAE和RMSE值最低为0、0.15%和0.18%,具有良好的泛化性和较高的准确性。 展开更多
关键词 锂离子电池 经验模态分解 深度学习 机器学习 电池剩余使用寿命预测
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基于BiGRU网络的锂电池寿命预测 被引量:6
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作者 叶林峰 石元博 黄越洋 《电源技术》 CAS 北大核心 2021年第5期598-601,共4页
锂离子电池寿命预测是电池健康管理的一项重要内容,针对锂离子电池使用寿命预测难和单向LSTM神经网络不能充分利用数据信息等问题,提出了一种基于BiGRU的神经网络模型并将电池容量数据作为关键因子的锂离子电池循环寿命预测方法。BiGRU... 锂离子电池寿命预测是电池健康管理的一项重要内容,针对锂离子电池使用寿命预测难和单向LSTM神经网络不能充分利用数据信息等问题,提出了一种基于BiGRU的神经网络模型并将电池容量数据作为关键因子的锂离子电池循环寿命预测方法。BiGRU的神经网络预测精度更高,且训练参数较少,验证了BiGRU模型的有效性。 展开更多
关键词 电池剩余使用寿命 锂离子电池 循环神经网络(LSTM) 门控循环单元(GRU)
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Life prediction of Ni-Cd battery based on linearWiener process 被引量:16
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作者 DAI Yi CHENG Shu +3 位作者 GAN Qin-jie YU Tian-jian WU Xun BI Fu-liang 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第9期2919-2930,共12页
Predicting the life of Ni-Cd battery for electric multiple units(EMU)can not only improve the safety and reliability of battery,but also reduce the operating costs of EMU.For this reason,a life prediction method based... Predicting the life of Ni-Cd battery for electric multiple units(EMU)can not only improve the safety and reliability of battery,but also reduce the operating costs of EMU.For this reason,a life prediction method based on linear Wiener process is proposed,which is suitable for both monotonic and non-monotonic degraded systems with accurate results.Firstly,a unary linear Wiener degradation model is established,and the parameters of the model are estimated by using the expectation-maximization algorithm(EM).With the established model,the remaining useful life(RUL)of Ni Cd battery and its distribution are obtained.Then based on the unary Wiener process degradation model,the correlation between capacity and energy is analyzed through Copula function to build a binary linear Wiener degradation model,where its parameters are estimated using Markov Chain Monte Carlo(MCMC)method.Finally,according to the binary Wiener process model,the battery RUL and its distribution are acquired.The experimental results show that the binary linear Wiener degradation model based on capacity and energy possesses higher accuracy than the unary linear wiener process degradation model. 展开更多
关键词 Ni-Cd battery remaining useful life PREDICTION linearWiener process
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