一种预测锂电池剩余寿命的改进粒子滤波算法

• 作者: 慕容政 李正欣 王腾蛟 郭建胜 韩琦
• 来源期刊: 电子工程学院学报
• 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）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 91-95
• 页数: 5页
• 分类号: TP206.3
• 字数: 4561字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-3616.2019.03.015

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.

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