基于改进粒子滤波的锂离子电池RUL预测

• 作者: 刘亚姣 刘振泽 宋晨辉
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 锂离子电池 剩余使用寿命 粒子滤波 粒子退化 Monte Carlo Markov链 无迹粒子滤波
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 控制科学与工程
• 页码范围: 173-177
• 页数: 5页
• 分类号: TP206
• 字数: 3596字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2018.02.009

摘要

在基于粒子滤波算法的锂离子电池剩余使用寿命预测过程中,由于基本粒子滤波算法存在粒子退化问题,难以保证电池寿命预测的精度.为此,提出一种基于MCMC(Monte Carlo Markov Chain)的无迹粒子滤波改进算法,从选取适当的重要性密度函数和重采样过程两方面入手,更全面地克服基本粒子滤波算法中的粒子退化问题,进而提高锂离子电池剩余使用寿命预测的精度.实验仿真结果表明,改进后的粒子滤波算法能更好地跟踪电池容量衰退趋势,预测精度也明显优于基本粒子滤波算法,为锂离子电池剩余使用寿命的预测提供了新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘振泽	吉林大学通信工程学院	21	122	6.0	10.0
2	刘亚姣	吉林大学通信工程学院	1	2	1.0	1.0
3	宋晨辉	东北大学信息科学与工程学院	2	18	2.0	2.0