[发明专利]一种锂电池剩余寿命预测方法在审
| 申请号： | 201810052667.4 | 申请日： | 2018-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN108303652A | 公开（公告）日： | 2018-07-20 |
| 发明（设计）人： | 黄妙华;周亚鹏 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/36 | 分类号： | G01R31/36 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种锂电池剩余寿命预测方法，包含两个阶段：第一阶段为分解阶段，应用EMD将复杂的电池健康状态(State‑of‑Health,SOH)序列分解为有限个本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)以及一个残余函数。第二阶段为预测阶段，利用自回归积分滑动平均模型(ARIMA)对分解后的各个函数进行预测，并再将各个预测相加得到整体SOH预测值，进而得到电池剩余寿命。本发明充分考虑电池SOH序列的局部波动部分，预测更加真实有效。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 剩余寿命预测 锂电池 电池健康状态 电池剩余寿命 本征模函数 分解 残余函数 滑动平均 局部波动 序列分解 自回归 相加 电池 应用 | ||
【主权项】：
1.一种锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于：包括分解阶段和预测阶段；所述分解阶段，是将电池电量序列分解为频率不同的几个微型序列和一个单调序列，前者为本征模函数，后者为残余函数；本征模函数代表电池电量再生现象，而残余函数代表电池电量的衰减趋势；所述预测阶段包括以下两个步骤：步骤1：对分解后的每一个序列都进行单一预测；首先判断序列是否为平稳序列，如若不平稳进行差分直至平稳；之后确定预测模型的阶数及参数，做出单一序列的预测；步骤2：综合预测；将所有的单一预测序列相加，得到电池电量的总体预测序列；将该序列与电池初始电量的80％对比，得到电池的剩余寿命。
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