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融合经验老化模型和机理模型的电动汽车锂离子电池寿命预测方法研究 被引量:9
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作者 梁海强 何洪文 +2 位作者 代康伟 庞博 王鹏 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期825-835,844,共12页
为提升实际应用中锂离子动力电池寿命预测精度,本文中提出一种融合经验老化模型和电池机理模型的电池寿命预测方法。该方法以基于经验老化模型SOH预测值作为卡尔曼算法的先验估计,以基于机理模型估计电池未来容量衰减量进而预测得到的SO... 为提升实际应用中锂离子动力电池寿命预测精度,本文中提出一种融合经验老化模型和电池机理模型的电池寿命预测方法。该方法以基于经验老化模型SOH预测值作为卡尔曼算法的先验估计,以基于机理模型估计电池未来容量衰减量进而预测得到的SOH作为卡尔曼算法的后验修正,从而实现对锂离子电池寿命的准确预测。基于电芯试验数据的动力电池寿命预测算法验证结果表明,锂离子动力电池剩余寿命预测误差≤5.83%、基于实车数据的锂离子动力电池的剩余寿命预测误差≤8.12%,取得了良好的预测效果,丰富了锂离子动力电池寿命预测的方法。 展开更多
关键词 锂离子电池 融合模型 电池寿命预测 电动汽车
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基于SE-SAE特征融合和BiLSTM的锂电池寿命预测 被引量:3
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作者 叶震 李琨 +1 位作者 李梦男 高宏宇 《电源技术》 CAS 北大核心 2023年第6期745-749,共5页
预测锂电池剩余使用寿命(RUL)时,针对电池外部特性参量电流、电压等单一的健康因子(HI)对电池退化特性无法完整覆盖的问题,提出一种结合通道注意力机制(SENet)和栈式自编码(SAE)进行特征融合并引入双向长短期记忆(BiLSTM)实现锂电池RUL... 预测锂电池剩余使用寿命(RUL)时,针对电池外部特性参量电流、电压等单一的健康因子(HI)对电池退化特性无法完整覆盖的问题,提出一种结合通道注意力机制(SENet)和栈式自编码(SAE)进行特征融合并引入双向长短期记忆(BiLSTM)实现锂电池RUL的预测方法。充分提取锂电池电压、电流等HI。利用SAE对多个锂电池HI特征进行特征融合,并结合SENet通道注意力机制,增加重要特征在提取过程中的表现能力。利用BiLSTM网络对融合HI进行训练预测。采用NASA和马里兰大学计算机辅助寿命周期工程中心(CALCE)锂电池数据集进行验证,训练预测数据均采用50%的比例划分,预测结果的均方根误差(RMSE)平均值达到0.017。 展开更多
关键词 SENet 栈式自编码 特征融合 双向长短期记忆网络 电池寿命预测
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一种锂离子蓄电池寿命的预测模型 被引量:5
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作者 许参 李杰 王超 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期368-371,共4页
在Rakhmatov[1]针对锂离子蓄电池提出的电池解析模型基础上,提出了一种简单并可精确预测电池寿命的电池模型,并分析了模型的适用性,该模型具有常数负载和变化负载两种情形.仿真结果表明,利用该模型预测的电池寿命达到了非常高的精确度.
关键词 锂离子电池 电池模型 电池寿命预测
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基于KF-BPNN融合算法的电池循环寿命预测方法 被引量:5
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作者 张宁 刘一飞 +1 位作者 汤建林 李佳宽 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2022年第5期39-44,共6页
为了解决实际应用过程中电池循环寿命预测精度较低的问题,提出卡尔曼滤波-BP神经网络(KF-BPNN)融合算法对电池的循环寿命进行预测。该方法选用电池内阻作为循环寿命的评估参数,利用BPNN预测电池的内阻值,并将预测内阻值作为KF算法的观... 为了解决实际应用过程中电池循环寿命预测精度较低的问题,提出卡尔曼滤波-BP神经网络(KF-BPNN)融合算法对电池的循环寿命进行预测。该方法选用电池内阻作为循环寿命的评估参数,利用BPNN预测电池的内阻值,并将预测内阻值作为KF算法的观测值来修正卡尔曼滤波观测方程系数,从而提高循环寿命预测精度。实验结果表明:融合算法的预测精度有了明显提高。 展开更多
关键词 电池循环寿命 电池寿命预测 内阻 KF-BPNN融合算法
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基于变分模态分解与集成深度模型的锂电池剩余寿命预测方法 被引量:34
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作者 王冉 后麒麟 +2 位作者 石如玉 周雁翔 胡雄 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期111-120,共10页
锂电池剩余寿命(RUL)预测对于锂电池安全使用至关重要。由于锂电池使用过程中存在容量再生现象和随机干扰等因素,导致单一尺度信号下单一模型的预测精度及泛化性能较差。针对上述问题,提出一种新的基于变分模态分解(VMD)与集成深度模型... 锂电池剩余寿命(RUL)预测对于锂电池安全使用至关重要。由于锂电池使用过程中存在容量再生现象和随机干扰等因素,导致单一尺度信号下单一模型的预测精度及泛化性能较差。针对上述问题,提出一种新的基于变分模态分解(VMD)与集成深度模型的锂电池剩余寿命预测方法。首先,采用变分模态分解将锂电池容量数据进行多尺度分解,得到信号的全局退化趋势和局部随机波动分量;然后,分别采用多层感知机(MLP)和长短期记忆神经网络(LSTM)对全局退化趋势和各波动分量进行建模;最后,将各个分量子模型的预测结果进行集成,获得最终的锂电池剩余寿命预测结果。实验结果表明,该方法具有较高的预测精度与稳定性。 展开更多
关键词 电池剩余寿命预测 变分模态分解 长短期记忆神经网络 多层感知机 集成深度模型
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一种基于工况循环的磷酸铁锂电池寿命及功率分析 被引量:4
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作者 徐爱琴 赵久志 +1 位作者 秦李伟 梁荣荣 《农业装备与车辆工程》 2017年第7期92-96,共5页
参照美国能源部的协作计划FreedomCAR,结合国内整车动力蓄电池典型工况,以锂离子动力电池单体、模块和电池组为例,用工况法评价其循环特性,拟合了电池容量随工况循环衰减的公式。结果表明,磷酸铁锂动力电池的容量、功率衰减符合线性衰... 参照美国能源部的协作计划FreedomCAR,结合国内整车动力蓄电池典型工况,以锂离子动力电池单体、模块和电池组为例,用工况法评价其循环特性,拟合了电池容量随工况循环衰减的公式。结果表明,磷酸铁锂动力电池的容量、功率衰减符合线性衰减规律。利用该衰减模型可以预测电池的失效寿命,为整车与动力电池性能的匹配提供数据支持。 展开更多
关键词 电动汽车 动力电池 工况循环 容量衰减模型 预测电池寿命衰减
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化学电源内阻测量及状态监测策略分析研究 被引量:5
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作者 蒋杭廷 张倩倩 +4 位作者 张松通 祝夏雨 孟闻捷 邱景义 明海 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3400-3422,共23页
内阻是表征电池寿命以及电池运行状态的重要参数之一,是衡量电子和离子在电极内迁移或扩散难易程度的主要标志,其测量时的准确度易受到测量温度和压力等环境变量的影响,准确检测化学电源内阻对提高电池管理的精度具有指导意义。面对当... 内阻是表征电池寿命以及电池运行状态的重要参数之一,是衡量电子和离子在电极内迁移或扩散难易程度的主要标志,其测量时的准确度易受到测量温度和压力等环境变量的影响,准确检测化学电源内阻对提高电池管理的精度具有指导意义。面对当前内阻测量变量多、误差大和应用单一等问题,本文梳理分析了近年来混合脉冲功率特性法、直流内阻测试法、交流注入法、直流放电法和电化学阻抗谱法这五种典型锂离子电池内阻测量方法的相关研究工作,重点介绍了内阻受内外环境的具体影响,创新性地引入了内阻和电池寿命、电池状态以及电池安全预警之间的关系,为提高化学电源性能评估的准确性、预测化学电源寿命和优化化学电源使用提供了解决方案,最后对内阻的测量方法和机器学习模型的改进策略进行了研判和讨论,提出了内阻测量需要达到测试时间短、测试一致性好和精度高的量化评价指标,有望持续丰富内阻测量方法及其应用,从而进一步推动化学电源内阻的精准测量以及对电池模组的状态监控与分析,为提高各类化学电源内阻的测量精确度提供新的思路和方法借鉴。 展开更多
关键词 交流阻抗 直流阻抗 电池寿命预测 健康状态 机器学习
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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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Stress relaxation behavior and life prediction of gasket materials used in proton exchange membrane fuel cells 被引量:1
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作者 LI Guo GONG Jian-ming +2 位作者 TAN Jin-zhu ZHU Da-sheng JIA Wen-hua 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第3期623-631,共9页
Silicone rubber gaskets are employed to keep fuel gases and oxidation in their own zones. Due to the viscosity and elasticity, the assembly force could relax when the silicone rubber is compressed in a proton exchange... Silicone rubber gaskets are employed to keep fuel gases and oxidation in their own zones. Due to the viscosity and elasticity, the assembly force could relax when the silicone rubber is compressed in a proton exchange membrane fuel cell. In this work, the stress relaxation behavior of silicone rubber samples is studied under different temperatures and simulated operating conditions. The results show that the stress relaxes exponentially with time at 25% strain level, especially at higher temperature or with higher acid concentration solution. The three-term Prony series can simulate the viscoelastic behavior well, and the Master curves are established by applying a time–temperature superposition method to estimate the life of the samples. It can save approximately 50% and 78% of the test time when an operating temperature and acid solution are chosen appropriately. 展开更多
关键词 stress relaxation GASKET silicone rubber life prediction fuel cell
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