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鎘鎳蓄電池壽命預(yù)測的PF-LSTM建模方法研究

發(fā)布時間:2024-02-21 07:39
  對動車組用蓄電池進行壽命預(yù)測,能夠評估電池狀態(tài),降低故障的危害性和運用維護成本,指導(dǎo)修訂修程。相較于在線預(yù)測模型,離線預(yù)測模型無法適應(yīng)影響因素的不斷變化,提出一種基于粒子濾波(PF)與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)融合的在線預(yù)測方法。傳統(tǒng)的PF方法依賴經(jīng)驗方程作為狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程,而精確的經(jīng)驗方程難以得到,利用已有數(shù)據(jù)訓(xùn)練LSTM模型,模型得到的退化方程作為PF的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程,解決了PF依賴經(jīng)驗方程的問題,同時PF能給出不確定性表達。研究結(jié)果表明,該方法模型更新簡單有效,預(yù)測精度好,彌補了鎘鎳蓄電池壽命模型研究的缺失,對蓄電池剩余壽命研究的發(fā)展有著重要意義。

【文章頁數(shù)】:8 頁

【部分圖文】:

圖2實驗設(shè)備Fig.2Experimentapparatus

圖2實驗設(shè)備Fig.2Experimentapparatus

第7期成庶,等:鎘鎳蓄電池壽命預(yù)測的PF-LSTM建模方法研究1829Step1:對容量數(shù)據(jù)預(yù)處理,剔除不可用數(shù)據(jù),進行歸一化;Step2:隨機生成N個粒子1230000{,,,,}Npppp作為初始粒子;Step3:處理后的數(shù)據(jù)投入到LSTM中進行學習訓(xùn)練,LSTM中增加dro....



本文編號:3905216

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