基于SVR-PF的无人机电池健康状态诊断研究

• 作者: 史艳霞 张志利 祖林禄
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量回归机粒子滤波 无人机电池 电池健康状态
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 750-751,756
• 页数: 3页
• 分类号: TM912
• 字数: 2086字
• 语种: 中文

摘要

针对无人机锂离子电池健康状态诊断问题,提出一种基于支持向量回归机粒子滤波(SVR-PF)的电池健康状态诊断方法.根据锂离子电池阻抗衰退机理与阻抗和容量的相关性,定义电池健康状态变量;建立阻抗衰退模型及电池容量-阻抗关系模型,并分别对两个参数进行辨识;利用辨识得到的电池健康状态变量,为无人机电池的健康状态诊断提供了一种可行手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张志利	天津中德应用技术大学电气与能源学院	28	56	4.0	6.0
2	史艳霞	天津中德应用技术大学电气与能源学院	18	18	2.0	3.0
3	祖林禄		1	2	1.0	1.0