【摘 要】
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针对锂离子电池剩余寿命预测时的容量难以测量和预测精度不高等问题,提出一种基于放电过程的锂离子电池剩余寿命预测方法.首先,提取锂离子电池放电过程中特定电压区间放电时间作为健康因子;接着,构建双向极限学习机的剩余寿命预测模型;最后,基于锂离子电池实验数据验证该预测方法的准确性.结果 表明:该模型能准确地预测电池剩余寿命,且与普通的极限学习机模型和BP神经网络模型相比,预测误差更小,收敛速度更快.
【机 构】
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北京工业大学环境与生命学部,北京100124;北京工业大学,北京市交通工程重点实验室(北京工业大学),北京100124;清华大学,汽车安全与节能国家重点实验室,北京 100084
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针对锂离子电池剩余寿命预测时的容量难以测量和预测精度不高等问题,提出一种基于放电过程的锂离子电池剩余寿命预测方法.首先,提取锂离子电池放电过程中特定电压区间放电时间作为健康因子;接着,构建双向极限学习机的剩余寿命预测模型;最后,基于锂离子电池实验数据验证该预测方法的准确性.结果 表明:该模型能准确地预测电池剩余寿命,且与普通的极限学习机模型和BP神经网络模型相比,预测误差更小,收敛速度更快.
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