基于扩展卡尔曼滤波的锂离子电池寿命预测方法

• 作者: 李凯勇 王海霞
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 扩展卡尔曼滤波 最优局部加权回归平滑 锂离子电池 寿命预测
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 试验与评价技术
• 页码范围: 271-275
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

锂离子电池寿命预测是掌握电源性能衰退趋势的重要手段,已成为电子系统健康管理领域的研究热点;针对锂离子电池的寿命预测问题,基于NASA艾姆斯中心的锂离子电池地面试验采集的数据,将扩展卡尔曼滤波(EKF)算法应用于锂离子电池寿命预测过程中,并针对预测过程中存在的问题,采用最优Loess平滑原理进行改进,从而提高了预测的稳定性和精确性;实验结果表明,提出的预测方法能够有效地用于锂离子电池寿命预测中,在工程应用方面具有较高的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凯勇	青海民族大学物理与电子信息工程学院	14	16	3.0	3.0
2	王海霞	青海民族大学物理与电子信息工程学院	9	7	2.0	2.0