基于粒子滤波算法的锂离子电池剩余寿命预测方法研究

• 作者: SeungHoHong 张凝 徐皑冬 王锴 韩晓佳
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 锂离子电池 剩余寿命(RUL) 粒子滤波 双指数经验模型
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信技术
• 页码范围: 699-707
• 页数: 9页
• 字数: 6755字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2017.08.003

摘要

运用粒子滤波算法,进行了锂离子电池剩余寿命(RUL)的预测,提出了一种基于模型法和数据驱动法相融合的简单有效的RUL预测方法.该方法通过模型法和数据驱动法的融合,将双指数经验退化模型进行变形,以减少模型参数,降低参数训练难度,利用粒子滤波算法跟踪电池容量衰退的过程;为提高预测精确度,引入自回归(AR)时间序列模型修正状态空间方程的观测值.实验证实,该方法可以有效地预估出锂电池的剩余寿命.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐皑冬	中国科学院沈阳自动化研究所	61	714	14.0	24.0
2	王锴	中国科学院沈阳自动化研究所	9	53	4.0	7.0
3	张凝	中国科学院沈阳自动化研究所	3	19	2.0	3.0
7	韩晓佳	中国科学院沈阳自动化研究所	2	17	2.0	2.0