[发明专利]基于改进型极限学习机的锂电池剩余使用寿命预测方法有效
| 申请号： | 202110362770.0 | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN113203953B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 高晟耀;宋艳;郭庆稳;李沂滨;高辉 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军92578部队;山东大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/392;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 罗文群 |
| 地址： | 100161 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于剩余使用寿命预测技术领域，涉及一种基于改进型极限学习机的锂电池剩余使用寿命预测方法。首先获取锂电池历史监测数据，实时采集的锂电池电流、电压、温度数据，构成训练数据集和测试数据集；构建改进型极限学习机，对训练数据集和测试数据集分别进行处理；构建相邻剩余使用寿命值对应的电流、电压、温度数据的前后相关性；利用训练好的改进型极限学习机，得到测试数据的预测结果，完成锂电池剩余使用寿命预测。本方法通过充分考虑锂电池剩余使用寿命预测数据集较小、同时考虑了不同种类数据对预测结果的影响以及同种数据之间的时间相关性，能有效提高锂电池剩余使用寿命预测的准确性，因此本发明方法具有很好的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进型 极限 学习机 锂电池 剩余 使用寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
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