【摘 要】
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随着电池使用次数的增加,电池会出现老化问题。通过对电池的剩余容量进行预测,可以为设备系统中电池管理系统提供可靠的数据支撑。该文采用支持向量机(SVM)对锂离子电池剩余
【机 构】
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河北工业大学电子信息工程学院天津市电子材料与器件重点实验室,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）,河北工业大学人工智能与数据科学学院
【基金项目】
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中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室开放课题(201900043),河北省教育厅青年基金(QN2019207),天津科技发展战略研究计划(18ZLZXZF00660),河北省自然科学基金面上项目(F2019202381,F2019202464)资助项目
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随着电池使用次数的增加,电池会出现老化问题。通过对电池的剩余容量进行预测,可以为设备系统中电池管理系统提供可靠的数据支撑。该文采用支持向量机(SVM)对锂离子电池剩余容量进行预测,并采用改进鸡群算法(ICSO)对SVM参数进行优化,从而建立了ICSO-SVM预测模型。为验证预测模型的可行性,首先,采用db5小波对B5和B6电池容量衰减数据进行多尺度分解,进而重构去噪后的信号;其次,对鸡群优化算法(CSO)进行了改进,提出了ICSO优化算法,经测试ICSO算法的收敛精度明显高于粒子群优化算法(PSO)和传统
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