【摘 要】
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为提高动力锂电池的安全性和可靠性,引入预测与健康管理技术中的核心内容——剩余使用寿命(RUL),研究建立动力锂电池剩余使用寿命的预测方法,通过采集电流、电芯电压、温度、
【机 构】
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山东省科学院自动化研究所山东省汽车电子技术重点实验室
【基金项目】
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山东省自然科学基金项目(ZR2015FQ007);山东省自然科学基金项目(ZR2014HM031);山东省重点研发计划项目(重大关键技术)(2016ZDJS03A04)
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为提高动力锂电池的安全性和可靠性,引入预测与健康管理技术中的核心内容——剩余使用寿命(RUL),研究建立动力锂电池剩余使用寿命的预测方法,通过采集电流、电芯电压、温度、电池SOC、电池SOH等数据,建立基于神经网络的人工智能模型,训练模型参数,预测动力锂电池剩余使用寿命。通过仿真验证,证明该方法具有一定的先进性和可靠性。
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