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用新陈代谢极限学习机实现电池健康状态估算
被引量：
6
1
作者
陈琳
王惠民
+3 位作者
李熠婧
张沫
黄江
潘海鸿
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期10-18,共9页
针对因电池内部电化学反应的复杂性、算法泛化性差或可用已知数据量少导致的锂离子电池SOH估算精度下降的问题,提出使用极限学习机(ELM)构建强泛化性电池退化状态模型来描述不同电池的共性退化规律;引入新陈代谢机制来更新退化状态模型...
针对因电池内部电化学反应的复杂性、算法泛化性差或可用已知数据量少导致的锂离子电池SOH估算精度下降的问题,提出使用极限学习机(ELM)构建强泛化性电池退化状态模型来描述不同电池的共性退化规律;引入新陈代谢机制来更新退化状态模型的输入数据进而实现对SOH的新陈代谢估算,在保证估算精度的同时降低对输入数据量的需求。利用两种不同材料电池在不同工况下所测数据对所提出方法进行验证,结果表明该方法能在仅用4个数据样本的情况下准确估算电池SOH,估算误差不超过2.18%。
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关键词
锂离子电池
健康
状态
极限学习机
退化状态模型
新陈代谢机制
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职称材料
题名
用新陈代谢极限学习机实现电池健康状态估算
被引量：
6
1
作者
陈琳
王惠民
李熠婧
张沫
黄江
潘海鸿
机构
广西大学机械工程学院
广西电化学能源材料重点实验室(广西大学可再生能源材料协同创新中心)
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第1期10-18,共9页
基金
国家自然科学基金(51667006,52067003)资助。
文摘
针对因电池内部电化学反应的复杂性、算法泛化性差或可用已知数据量少导致的锂离子电池SOH估算精度下降的问题,提出使用极限学习机(ELM)构建强泛化性电池退化状态模型来描述不同电池的共性退化规律;引入新陈代谢机制来更新退化状态模型的输入数据进而实现对SOH的新陈代谢估算,在保证估算精度的同时降低对输入数据量的需求。利用两种不同材料电池在不同工况下所测数据对所提出方法进行验证,结果表明该方法能在仅用4个数据样本的情况下准确估算电池SOH,估算误差不超过2.18%。
关键词
锂离子电池
健康
状态
极限学习机
退化状态模型
新陈代谢机制
Keywords
lithium‑ion battery
state of health
extreme learning machine
degradation state model
metabolic mechanism
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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
用新陈代谢极限学习机实现电池健康状态估算
陈琳
王惠民
李熠婧
张沫
黄江
潘海鸿
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2021
6
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