基于支持向量回归的锂电池健康状态估计

• 作者: 姚蒙蒙 张新锋 饶勇翔
• 来源期刊: 中北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 锂电池 健康因子 支持向量回归 参数优化 健康状态估计
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 机械与动力工程
• 页码范围: 511-516,536
• 页数: 7页
• 分类号: TM912
• 字数: 4460字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2019.06.005

摘要

针对锂电池动态工况下健康状态估计困难的问题,设计了一种基于支持向量回归机的健康状态估计方法.提取电池运行时可监测的电压、电流、温度、荷电状态融合成一种新的健康因子,采用支持向量回归机的方法训练得到健康状态估计模型,并选用网格寻优算法对模型的参数进行优化,实现基于可监测参数的动态工况下的锂电池健康状态估计.仿真结果表明,本文选取的健康因子能准确地反映电池的健康状态,健康状态的平均估计精度在1％以内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新锋	长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室	13	44	4.0	6.0
5	姚蒙蒙	长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室	2	1	1.0	1.0
9	饶勇翔	长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室	3	1	1.0	1.0