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基于改进粒子滤波的锂电池SOH预测

徐超 李立伟 杨玉新 王凯

储能科学与技术2020，Vol.9Issue(6)：1954-1960,7.
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储能科学与技术2020，Vol.9Issue(6)：1954-1960,7.DOI:10.19799/j.cnki.2095-4239.2020.0159

基于改进粒子滤波的锂电池SOH预测

Lithium-ion battery SOH estimation based on improved particle filter

徐超 1李立伟 2杨玉新 3王凯1

作者信息

  • 1. 青岛大学电气工程学院
  • 2. 青岛大学威海创新研究院
  • 3. 青岛大学图书馆,山东 青岛 266071
  • 折叠

摘要

关键词

锂离子电池/粒子滤波算法/粒子退化/改进布谷鸟算法/SOH预测/健康指标

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

徐超,李立伟,杨玉新,王凯..基于改进粒子滤波的锂电池SOH预测[J].储能科学与技术,2020,9(6):1954-1960,7.

基金项目

山东省科技发展计划项目(2011GGB01123),山东省重点研发计划项目(2017GGX50114)及山东省自然科学基金项目(Y2008F23). （2011GGB01123）

储能科学与技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

2095-4239

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