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基于改进粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测
被引量:
9
1
作者
陈万
蔡艳平
+2 位作者
苏延召
姜柯
黄华
《中国测试》
CAS
北大核心
2021年第7期148-153,共6页
针对锂离子电池剩余寿命预测精度不高的问题,提出一种基于随机扰动无迹粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法。首先采用无迹卡尔曼滤波算法改进粒子滤波的重要性采样过程,随机扰动重采样算法改进粒子滤波的重采样过程,提出随机扰动无...
针对锂离子电池剩余寿命预测精度不高的问题,提出一种基于随机扰动无迹粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法。首先采用无迹卡尔曼滤波算法改进粒子滤波的重要性采样过程,随机扰动重采样算法改进粒子滤波的重采样过程,提出随机扰动无迹粒子滤波算法;然后采用双指数经验模型拟合的方法得到模型参数的初始值;最后采用随机扰动无迹粒子滤波算法对模型参数进行更新,实现锂离子电池的剩余寿命预测并给出了预测结果的概率分布。与基于粒子滤波的方法相比,实验结果表明,该方法的预测结果的绝对误差最多可减小17个周期,绝对误差的变化范围减小9个周期。
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关键词
锂离子电池
剩余寿命预测
粒子滤波
无迹卡尔曼滤波
随机扰动重采样
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职称材料
题名
基于改进粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测
被引量:
9
1
作者
陈万
蔡艳平
苏延召
姜柯
黄华
机构
火箭军工程大学
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2021年第7期148-153,共6页
文摘
针对锂离子电池剩余寿命预测精度不高的问题,提出一种基于随机扰动无迹粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法。首先采用无迹卡尔曼滤波算法改进粒子滤波的重要性采样过程,随机扰动重采样算法改进粒子滤波的重采样过程,提出随机扰动无迹粒子滤波算法;然后采用双指数经验模型拟合的方法得到模型参数的初始值;最后采用随机扰动无迹粒子滤波算法对模型参数进行更新,实现锂离子电池的剩余寿命预测并给出了预测结果的概率分布。与基于粒子滤波的方法相比,实验结果表明,该方法的预测结果的绝对误差最多可减小17个周期,绝对误差的变化范围减小9个周期。
关键词
锂离子电池
剩余寿命预测
粒子滤波
无迹卡尔曼滤波
随机扰动重采样
Keywords
lithium-ion battery
remaining useful life prediction
particle filter
unscented Kalman filter
random perturbed resampling
分类号
TM743 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测
陈万
蔡艳平
苏延召
姜柯
黄华
《中国测试》
CAS
北大核心
2021
9
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职称材料
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参考文献
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