| 基于融合方法预测锂离子电池剩余寿命 |
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| 引用本文： | 林娜,朱武,邓安全.基于融合方法预测锂离子电池剩余寿命[J].科学技术与工程,2020,20(5):1928-1933. |
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| 作者姓名： | 林娜 朱武 邓安全 |
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| 作者单位： | 上海电力大学电子与信息工程学院,上海200090;上海电力大学电子与信息工程学院,上海200090;上海电力大学电子与信息工程学院,上海200090 |
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| 基金项目： | 上海市地方能力建设项目(15110500900)，上海市教委科研创新重点项目(11ZZ173) |
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| 摘 要： | 为了准确地预测锂离子电池剩余寿命,创新性地用无迹卡尔曼、遗传算法和粒子滤波算法融合得到的融合方法研究了锂离子电池剩余寿命预测。用无迹卡尔曼算法的滤波结果所构造的建议分布代替标准粒子滤波算法中的重要性密度函数,用遗传算法的选择、交叉和变异过程代替其重采样过程,将3种算法相融合,用于电池的剩余寿命预测。结果表明,相较于标准粒子滤波算法的估算结果,所提的融合方法有效地降低了粒子退化程度,并抑制粒子多样性丧失,其对电池剩余寿命预测的误差更小,更接近实际值。用该融合方法预测锂离子电池剩余寿命时有更高的精确性和适用性。
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| 关 键 词： | 锂离子电池 剩余寿命 无迹卡尔曼滤波 遗传算法 粒子滤波 |
| 收稿时间： | 2019/6/2 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2019/11/26 0:00:00 |
Remaining Useful Life Prediction of the Lithium-ion Battery Based on Fusion Method |
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| Lin N,Zhu Wu,Deng Anquan.Remaining Useful Life Prediction of the Lithium-ion Battery Based on Fusion Method[J].Science Technology and Engineering,2020,20(5):1928-1933. |
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| Authors: | Lin N Zhu Wu Deng Anquan |
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| Institution: | Shanghai University of Electric Power University,,Shanghai University of Electric Power University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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