基于ISSA-RVM的锂离命预测技术研究

准确预测锂离子电池的剩余寿命(RUL)对于提升其可靠性和使用性能至关重要。针对RUL间接预测中无法有效评估电池不确定性的问题,本文提出了一种结合改进麻雀搜索优化算法和相关向量机(RVM)的模型(ISSA-RVM)。通过优化RVM核函数初值,该模型有效减少了预测误差。此外,针对基于等压放电时间的传统健康因子预测精度不足的问题,本文引入了两种改进的健康因子,并使用偏相关系数法分析其与电池容量的相关性。仿真结果显示,改进的健康因子在预测精度上显著优于常规健康因子,预测误差低于1%,验证了改进模型的有效性。该研究为锂离子电池寿命预测提供了创新的方法和参考,具有重要的实际应用价值。