扩展卡尔曼滤波优化的锂离子电池寿命预测

锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)的准确预测有助于检测电池的健康状况并提高电池工作时的安全性,具有重要的研究意义和实践价值。然而,由于锂离子电池衰退的非线性以及电池模型的复杂性等问题,对电池RUL的预测变得困难。使用双指数退化模型结合扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法来预测锂离子电池的RUL,利用Matlab进行了锂离子电池RUL的预测仿真,并将仿真结果与NASA容量数据进行了比较分析。仿真结果表明,双指数退化模型结合EKF算法对电池RUL的预测结果与实际结果之间的偏差较小,总体平均绝对误差约为10.9%,具有较高的精度。