【摘 要】
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对动车组用蓄电池进行寿命预测,能够评估电池状态,降低故障的危害性和运用维护成本,指导修订修程。相较于在线预测模型,离线预测模型无法适应影响因素的不断变化,提出一种基
【机 构】
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中南大学交通运输工程学院,中车长春轨道客车股份有限公司,青岛亚通达铁路设备有限公司
【基金项目】
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国家十三五重点研发计划项目(2017YFB1200902-11)
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对动车组用蓄电池进行寿命预测,能够评估电池状态,降低故障的危害性和运用维护成本,指导修订修程。相较于在线预测模型,离线预测模型无法适应影响因素的不断变化,提出一种基于粒子滤波(PF)与长短期记忆网络(LSTM)融合的在线预测方法。传统的PF方法依赖经验方程作为状态转移方程,而精确的经验方程难以得到,利用已有数据训练LSTM模型,模型得到的退化方程作为PF的状态转移方程,解决了PF依赖经验方程的问题,同时PF能给出不确定性表达。研究结果表明,该方法模型更新简单有效,预测精度好,弥补了镉镍蓄电池寿命模型研究的
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