[1]李俊霞,张淼,郑慧.基于无序测量粒子滤波的锂电池剩余寿命预测[J].浙江科技学院学报,2021,(01):8-15.
点击复制
基于无序测量粒子滤波的锂电池剩余寿命预测(
/HTML)
《浙江科技学院学报》[ISSN:2097-5236/CN:33-1431/Z]
- 卷:
-
- 期数:
-
2021年01期
- 页码:
-
8-15
- 栏目:
-
- 出版日期:
-
2021-02-28
文章信息/Info
- Title:
-
Research on prediction of remaining useful life oflithium battery based on OOSMPF
- 文章编号:
-
1671-8798(2021)01-0008-08
- 作者:
-
李俊霞; 张淼; 郑慧
-
浙江科技学院 a.机械与能源工程学院;b.自动化与电气工程学院,杭州 310023
- Author(s):
-
-
a.School of Mechanical and Energy Engineering; b.School of Automation and Electrical Engineering,
-
- 关键词:
-
无序测量; 剩余寿命预测; 双指数模型; 无序测量粒子滤波
- 分类号:
-
TM912
- 文献标志码:
-
A
- 摘要:
-
锂电池是一种复杂的电化学系统,其容量衰退呈非线性退化,粒子滤波(particle filter,PF)算法作为解决非线性非高斯问题的有效算法经常被用于锂电池剩余寿命预测。针对PF算法中的模糊测量问题,提出无序测量粒子滤波(out of sequence measurement particle filter,OOSMPF)算法对锂电池剩余寿命进行预测。首先利用锂电池加速充放电所获得的容量衰退数据与充放电循环次数建立双指数模型,然后采用OOSMPF算法对锂电池剩余容量进行预测,进而得出锂电池剩余寿命。试验结果显示,本研究提出的OOSMPF算法与PF算法相比,在对三组锂电池寿命的预测上,剩余寿命误差分别降至7次、15次和5次,因此OOSMPF算法更适合用于锂电池剩余寿命预测。本研究能为新能源汽车上的锂电池剩余使用寿命预测提供方法参考。
更新日期/Last Update: