基于改进粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测

• 作者: 陈万 蔡艳平 苏延召 姜柯 黄华
• 来源期刊: 中国测试
• 关键词: 锂离子电池 剩余寿命预测 粒子滤波 无迹卡尔曼滤波 随机扰动重采样
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 性能测试|Performance Tests
• 页码范围: 148-153
• 页数: 6页
• 分类号: TM743
• 语种: 中文
• DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2020070027

摘要

针对锂离子电池剩余寿命预测精度不高的问题,提出一种基于随机扰动无迹粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法.首先采用无迹卡尔曼滤波算法改进粒子滤波的重要性采样过程,随机扰动重采样算法改进粒子滤波的重采样过程,提出随机扰动无迹粒子滤波算法;然后采用双指数经验模型拟合的方法得到模型参数的初始值;最后采用随机扰动无迹粒子滤波算法对模型参数进行更新,实现锂离子电池的剩余寿命预测并给出了预测结果的概率分布.与基于粒子滤波的方法相比,实验结果表明,该方法的预测结果的绝对误差最多可减小17个周期,绝对误差的变化范围减小9个周期.