[发明专利]基于相空间重构和粒子滤波的锂电池剩余寿命预测方法有效
| 申请号： | 201910802571.X | 申请日： | 2019-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN110687450B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 张永;陈廖格豪;李曦;付晓薇 | 申请（专利权）人： | 武汉科技大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/392 |
| 代理公司： | 上海政济知识产权代理事务所(普通合伙) 31479 | 代理人： | 辇甲武 |
| 地址： | 430081 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于相空间重构和粒子滤波的锂电池剩余寿命预测方法，包括如下步骤：首先，在电池容量的基础上提取了等时间间隔放电电压差健康指标，对该指标使用BCT加强与电容的线性相关性；然后在训练SVR模型的过程中使用PSR算法得出训练集的时延和嵌入维数；最后，把SVR的预测值代入系统状态空间模型用PF对状态进行更新。通过NASA锂离子电池数据集证明了该方法在RUL预测方面的优越性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相空间 粒子 滤波 锂电池 剩余 寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于相空间重构和粒子滤波的锂电池剩余寿命预测方法，其特征在于：/n步骤一：选取电池容量和等时间间隔放电电压差作为两个健康因子，选定T时刻为预测起始点，即T时刻之前的时间序列为训练集，/n步骤二：为了加强等时间间隔放电电压差与电池容量之间的线性关系，对之进行BOX-COX变换，/n步骤三：在训练支持向量机SVR模型时，利用相空间重构PSR分别得出两种健康因子时间序列的时延和嵌入维数，进行多变量相空间重构，由此定义训练SVR的输入与输出，/n步骤四：选用双指数退化模型Z
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