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摘要:
粒子滤波算法本身存在着粒子退化问题,对于衰减趋势变化剧烈的模型,难以获得精确的预测结果,限制了算法的适用范围.针对以上问题对粒子滤波进行改进,通过引入粒子群优化算法中的粒子更新机制,优化粒子的全局位置信息,进而重新分配各粒子权重,降低了重采样阶段粒子重置的比例,改善了算法固有的粒子退化现象,达到改进算法、提升算法预测性能的目的;同时,为验证算法的实际效果,以马里兰大学先进寿命周期工程中心(CALCE)发布的锂电池容量实验数据集为基础,分别使用传统粒子滤波算法与改进的算法进行剩余寿命预测仿真.经过对比发现:改进算法误差下降33.6%,可获得更为精确的预测结果,重采样率下降18.3%,粒子退化问题得到改善.
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文献信息
篇名 一种预测锂电池剩余寿命的改进粒子滤波算法
来源期刊 空军工程大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 剩余寿命 锂电池 粒子滤波 粒子退化
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 电子·信息·通信
研究方向 页码范围 47-51
页数 5页 分类号 TP206.3
字数 4656字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-3516.2018.05.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭建胜 空军工程大学装备管理与无人机工程学院 61 381 10.0 16.0
2 李正欣 空军工程大学装备管理与无人机工程学院 35 274 9.0 15.0
3 韩琦 空军工程大学航空工程学院 4 6 1.0 2.0
4 王腾蛟 空军工程大学装备管理与无人机工程学院 5 10 2.0 3.0
5 慕容政 空军工程大学装备管理与无人机工程学院 3 7 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
剩余寿命
锂电池
粒子滤波
粒子退化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
空军工程大学学报(自然科学版)
双月刊
1009-3516
61-1338/N
大16开
西安市空军工程大学
52-247
2000
chi
出版文献量(篇)
2810
总下载数(次)
5
总被引数(次)
15414
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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