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一种基于融合型算法的锂离子电池剩余寿命预测方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201910573259.8
申 请 日：20190627
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号
公 开 日：20190830
公 开 号：CN110187290A
代 理 人：赵荣之
代理机构：北京同恒源知识产权代理有限公司
摘 要：本发明涉及一种基于融合型算法的锂离子电池剩余寿命预测方法,属于电池管理技术领域。该方法包括以下步骤：S1：获取电池容量衰减数据,并确定基于最优控制算法RUL预测的模型参数。S2：对训练集数据拟合,迭代输出最优控制算法模型参数滤波估计值和电池容量衰减数据滤波估计值,通过模型参数滤波估计值,得到初始RUL预测值。S3：基于最优控制算法的滤波估计值与实验数据差值,建立原始误差序列,并将其作为神经网络算法的输入,对误差序列不断迭代训练,输出误差序列的预测结果。S4：在训练集数据使用完毕后,综合最优控制算法的初始预测值和神经网络算法误差序列预测结果,得到最终的锂离子电池RUL预测结果。
主 权 项：1.一种基于融合型算法的锂离子电池剩余寿命预测方法,其特征在于：该方法利用最优控制算法对锂电池容量非线性降解过程进行拟合滤波,得到容量衰减的滤波估计值及初始RUL预测值；再通过神经网络算法获取容量衰减滤波估计值与实验数据的原始误差,输出预测的误差序列；最后联合最优控制算法得到的初始RUL预测值和神经网络算法输出的预测误差序列,得到最终的RUL预测结果。
关 键 词：
法律状态：
IPC专利分类号：G01R31/392;G01R31/367