[发明专利]一种动车组镉镍蓄电池的寿命预测方法及终端设备

权利要求书

1.一种动车组镉镍蓄电池的寿命预测方法，其特征是，包括：

对待测动车组镉镍蓄电池进行循环寿命试验，获得所述待测动车组镉镍蓄电池随循环次数变换的循环容量；

将所述循环容量输入至粒子滤波算法中训练，得到容量估计值；

将所述容量估计值作为扩展卡尔曼滤波算法的实际测量值，利用所述扩展卡尔曼滤波算法预测所述动车组镉镍蓄电池的寿命，具体为：

根据所述循环容量确定所述待测动车组镉镍蓄电池容量的递推关系式；

根据所述递推关系式确定所述待测动车组镉镍蓄电池状态转移方程和状态测量方程；

将所述容量估计值作为扩展卡尔曼滤波算法中所述待测动车组镉镍蓄电池状态测量方程的实际测量值；

利用所述扩展卡尔曼滤波算法预测所述动车组镉镍蓄电池的寿命。

2.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述待测动车组镉镍蓄电池状态转移方程为：

式中，为时刻所述待测动车组镉镍蓄电池的循环容量，为时刻所述待测动车组镉镍蓄电池的循环容量，为时刻所述待测动车组镉镍蓄电池的过程噪声，为状态转移函数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征是，所述待测动车组镉镍蓄电池状态测量方程为：

式中，为时刻待测动车组镉镍蓄电池的后验状态估计值，为时刻所述待测动车组镉镍蓄电池的循环容量，为时刻的测量噪声，为状态测量函数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征是，所述扩展卡尔曼滤波算法的时间更新方程包括先验状态更新方程和先验协方差矩阵更新方程；

所述先验状态更新方程为：

式中，为时刻所述待测动车组镉镍蓄电池的循环容量的后验状态估计值；为时刻所述待测动车组镉镍蓄电池的循环容量的先验状态估计值；

所述先验协方差矩阵更新方程为：

式中，为对的偏导，为对q的偏导，为时刻后验预测误差协方差矩阵，为时刻的先验预测误差协方差矩阵，为时刻过程误差协方差矩阵。

5.如权利要求4所述的方法，其特征是，所述扩展卡尔曼滤波算法的滤波更新方程包括卡尔曼增益更新方程、后验状态更新方程和后验协方差矩阵更新方程；

所述卡尔曼增益更新方程为：

式中，为时刻的测量误差协方差矩阵，为对的偏导，为对的偏导，为卡尔曼增益；

所述后验状态更新方程为：

所述后验协方差矩阵更新方程为：

式中，位对角矩阵。

6.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征是，将所述循环容量输入至粒子滤波算法中训练，得到容量估计值，具体为：

式中，N为采样粒子数目，为时刻第个采样粒子的已归一化的状态值，为时刻第个采样粒子所对应的已归一化的权值。

7.如权利要求6所述的方法，其特征是，所述时刻第个采样粒子的已归一化的状态值是通过蒙特卡罗重要性采样获得的，具体为：

式中，q()为重要性概率密度分布，为时刻的测量值；

所述时刻第个采样粒子所对应的已归一化的权值为

式中，为时刻第个采样粒子的未归一化的状态值，为时刻第个采样粒子所对应的未归一化的权值。

8.如权利要求7所述的方法，所述时刻第个采样粒子所对应的未归一化的权值与时刻的权值之间的递推关系，具体为：

式中，为第个粒子时刻的先验概率分布，由所述蓄电池状态转移方程决定，其概率分布形状和系统的过程噪声形状一致，为测量的似然概率分布，由所述蓄电池状态测量方程决定，其概率分布形状和系统的测量噪声形状一致，q()为重要性概率密度分布。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述方法的步骤。