[发明专利]基于稀疏系数多核相关向量机的锂电池剩余寿命预测方法有效
| 申请号： | 201710447298.4 | 申请日： | 2017-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN107015165B | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 张朝龙;何怡刚;袁莉芬;李志刚;项胜;尹柏强 | 申请（专利权）人： | 安庆师范大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/392 |
| 代理公司： | 34112 安徽合肥华信知识产权代理有限公司 | 代理人： | 余成俊 |
| 地址： | 246133 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于稀疏系数多核相关向量机的锂电池剩余寿命预测方法，应用集合经验模态分解去噪提取接近原本数据的去噪数据，并基于该数据应用稀疏系数多核相关向量机建立预测模型对锂电池的剩余寿命进行预测；具体方法为：测量锂电池随着充放电周期的健康状况数据；对锂电池的容量测量数据进行集合经验模态分解去噪；计算锂电池失效的容量阈值；基于锂电池的容量去噪数据序列和充放电周期数据序列，应用粒子群算法优化生成稀疏系数多核相关向量机的稀疏系数；应用稀疏系数多核相关向量机预测锂电池的剩余寿命。本发明操作方法简单有效，可精确地预测锂电池的剩余寿命。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稀疏 系数 多核 相关 向量 锂电池 剩余 寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于稀疏系数多核相关向量机的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n（1）通过测量获取锂电池各个充放电周期的健康状况数据；/n（2）对锂电池的容量测量数据进行集合经验模态分解去噪；/n对锂电池的容量测量数据执行集合经验模态分解，生成数个本征模态函数和一个余量，通过相关系数法判断和原本数据相关的各个本征模态函数，组合生成接近原本数据的去噪数据；/n通过相关系数法判断和原本数据相关的各个本征模态函数，相关系数法计算的是各个本征模态函数和测量数据之间的相关系数，相关系数大于0.2的包括了弱相关、中等相关和强相关，相关系数低于0.2的为极弱相关或无相关性；本征模态函数若和原本数据相关，计算的本征模态函数和测量数据之间的相关系数需要大于0.2，即至少是弱相关；/n（3）计算锂电池失效的容量阈值；/n（4）基于锂电池的容量去噪数据序列和充放电周期数据序列，应用粒子群算法优化生成稀疏系数多核相关向量机的稀疏系数；/n锂电池的容量去噪数据为
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