基于隐马尔可夫模型的锂电池退化状态识别 |
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引用本文: | 乔玉龙,王玉斐,李娜.基于隐马尔可夫模型的锂电池退化状态识别[J].应用科技,2018(2). |
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作者姓名: | 乔玉龙 王玉斐 李娜 |
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作者单位: | 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 |
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摘 要: | 针对电池容量在实际应用中难以测量的问题,从在线传感器直接观测的电压、电流、时间等参数中提取状态特征向量代替容量来表征电池的健康状况。使用隐马尔可夫模型(HMM)作为状态监测器,分别对不同的退化时期建立HMM,通过前向-后向算法对当前观测序列计算相似概率来判断当前电池的健康状况。使用马里兰大学先进寿命周期工程研究中心(CALCE)公开的数据集与BP神经网络进行了对比实验,实验结果表明HMMs对锂电池退化状态有很高的识别率。
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