本文關(guān)鍵詞：鋰電池剩余壽命的ELM間接預(yù)測(cè)方法　出處：《電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)》2016年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)鋰電池直接預(yù)測(cè)剩余使用壽命難及預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確等問題,提出利用鋰電池循環(huán)充放電監(jiān)測(cè)參數(shù)構(gòu)建間接壽命特征參數(shù)的方法。應(yīng)用一階偏相關(guān)系數(shù)分析法驗(yàn)證間接壽命特征參數(shù)與直接參數(shù)間的相關(guān)性,選擇等壓降放電時(shí)間作為鋰電池間接壽命特征參數(shù),構(gòu)建基于ELM的等壓降放電時(shí)間與實(shí)際容量的關(guān)系模型和等壓降放電時(shí)間預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)鋰電池的RUL預(yù)測(cè)�；贜ASA鋰電池?cái)?shù)據(jù)集預(yù)測(cè)并評(píng)估鋰電池的RUL,并且與ELM直接預(yù)測(cè)方法和高斯過程回歸間接預(yù)測(cè)方法相比較,本方法能夠有效的預(yù)測(cè)鋰電池的RUL,預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差范圍為5%左右,具備較好的鋰電池RUL預(yù)測(cè)精度。
[Abstract]:For lithium battery to directly predict the residual service life is difficult and inaccurate prediction problem, we propose a method to construct indirect life characteristic parameters by lithium battery charge discharge cycle monitoring parameters. Based on the first order partial correlation coefficient analysis to verify the correlation between indirect life parameters and direct parameters, selection of pressure reduction as indirect discharge time of lithium battery life the characteristic parameters, constructing the relationship between the model and the actual capacity and discharge time of isobaric isobaric drop down ELM based on discharge time prediction model, realize the lithium battery lithium battery NASA RUL prediction. Prediction and evaluation data set of lithium batteries based on RUL and ELM, and a direct prediction method and Gauss process regression indirect prediction method compared to the the method can effectively predict lithium battery RUL, the error range of the predicted results is about 5%, with a lithium battery RUL good prediction accuracy.

【作者單位】： 安徽理工大學(xué)電氣信息與工程學(xué)院;南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61401215) 安徽省高校優(yōu)秀青年人才支持計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(gxyq ZD2016082)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TM912
【正文快照】： 1引言鋰離子電池(簡(jiǎn)稱鋰電池)是一種綠色高能充電電池,因其容量高,自放電率低,安全性高,循環(huán)壽命長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)被廣泛的用于電子通訊工程、交通和航空航天等領(lǐng)域[1-2]。然而,鋰電池在使用過程中性能的退化會(huì)影響儀器設(shè)備的正常使用,甚至?xí)斐蓢?yán)重的故障事故[3]。因此,從安全性、可

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2 朱博;張?zhí)靷b;;基于極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)的視線落點(diǎn)估計(jì)方法[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年03期

3 王之瓊;康雁;于戈;趙英杰;;基于特征選擇ELM的乳腺腫塊檢測(cè)算法[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年06期

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5 ;[J];;年期

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2 劉波;基于ELM的圖像分類算法研究[D];中國(guó)計(jì)量學(xué)院;2012年

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本文編號(hào)：1407703