【摘 要】
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锂电池剩余寿命(RUL)预测对于锂电池安全使用至关重要。由于锂电池使用过程中存在容量再生现象和随机干扰等因素,导致单一尺度信号下单一模型的预测精度及泛化性能较差。针对上述问题,提出一种新的基于变分模态分解(VMD)与集成深度模型的锂电池剩余寿命预测方法。首先,采用变分模态分解将锂电池容量数据进行多尺度分解,得到信号的全局退化趋势和局部随机波动分量;然后,分别采用多层感知机(MLP)和长短期记忆神经网络(LSTM)对全局退化趋势和各波动分量进行建模;最后,将各个分量子模型的预测结果进行集成,获得最终的锂电池
【机 构】
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上海海事大学物流工程学院,上海航空测试技术研究所故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51505277)项目资助。
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锂电池剩余寿命(RUL)预测对于锂电池安全使用至关重要。由于锂电池使用过程中存在容量再生现象和随机干扰等因素,导致单一尺度信号下单一模型的预测精度及泛化性能较差。针对上述问题,提出一种新的基于变分模态分解(VMD)与集成深度模型的锂电池剩余寿命预测方法。首先,采用变分模态分解将锂电池容量数据进行多尺度分解,得到信号的全局退化趋势和局部随机波动分量;然后,分别采用多层感知机(MLP)和长短期记忆神经网络(LSTM)对全局退化趋势和各波动分量进行建模;最后,将各个分量子模型的预测结果进行集成,获得最终的锂电池
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