【摘 要】
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锂离子电池的剩余可使用寿命（Remaining Useful Life， RUL）预测是电池健康管理的重要组成部分。为提高RUL的预测精度，提出一种基于源域电池迭代迁移与长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory， LSTM）相融合的电池RUL预测方法。首先，将多块已知退化趋势的电池作为源域电池，并使用其全寿命容量退化数据构建源域电池迭代模块（Source domain ba
【机 构】
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省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学)
【基金项目】
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河北省自然基金资助项目（E2019202328）；
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锂离子电池的剩余可使用寿命（Remaining Useful Life， RUL）预测是电池健康管理的重要组成部分。为提高RUL的预测精度，提出一种基于源域电池迭代迁移与长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory， LSTM）相融合的电池RUL预测方法。首先，将多块已知退化趋势的电池作为源域电池，并使用其全寿命容量退化数据构建源域电池迭代模块（Source domain battery Iterations Module， SIM）以获得最优LSTM预训练模型。其次，将预训练模型迁移至目标域中并使用目标域训练集对模型微调。最后，将微调后的LSTM预训练模型用于目标域电池的容量预测任务并完成RUL预测。采用三种开源数据集验证算法的有效性。结果表明，该方法在对源域电池和目标域电池类型相同的情况下RUL预测值绝对误差小于2圈；电池类型不同的情况下，除20%预测起点外RUL预测误差均小于10圈，具有较高的预测精度。
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