基于DS数据融合与SVR-PF的锂离子电池RUL预测方法

• 作者: 凌明祥 李清华 王常虹 董汉成
• 来源期刊: 东北石油大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 锂离子电池 RUL DS数据融合 SVR-PF
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 基础科学及其他
• 页码范围: 109-118
• 页数: 10页
• 分类号: TM912
• 字数: 6155字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-4107.2015.04.014

摘要

为防止锂离子电池失效导致的系统失效,提出一种基于DS数据融合与支持向量回归机粒子滤波(Support Vector Regression-Particle Filter,SVR-PF)的锂离子电池剩余有效工作时间(Remaining Useful Life,RUL)预测方法.结果表明:该预测方法能够融合不同数据源对锂离子电池RUL的预测结果,改进可用数据较少时RUL的预测准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王常虹	哈尔滨工业大学空间控制与惯性技术研究中心	210	2067	21.0	32.0
2	凌明祥	哈尔滨工业大学空间控制与惯性技术研究中心	24	269	9.0	16.0
3	李清华	哈尔滨工业大学空间控制与惯性技术研究中心	22	84	5.0	8.0
4	董汉成	哈尔滨工业大学空间控制与惯性技术研究中心	4	53	4.0	4.0