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新陈代谢灰色粒子滤波实现电池剩余寿命预测北大核心CSCDCSTPCD
作者：韦海燕陈静王惠民安晶晶陈琳
发表期刊：电工技术学报 2020年6期
关键词：新陈代谢灰色模型粒子滤波电池剩余寿命在线容量估算
摘要：电池剩余寿命(RUL)预测是电池管理系统的核心技术之一.为了以较少的数据量准确地在线预测电池RUL,提出新陈代谢灰色粒子滤波(MGM-PF)算法.首先利用一阶RC模型在线估算电池容量;然后基于估算的容量数据,利用新陈代谢灰色模型动态更新的灰色发展系数作为模型参数,构建表征电池容量退化的动态状态空间模型;并融合粒子滤波跟踪电池容量退化,实现电池RUL预测并给出预测结果的不确定性表达.实验结果表明,所提出的基于在线容量估算的MGM-PF算法能准确预测电池RUL.
便携式医疗设备电池剩余寿命预测算法研究CSTPCD
作者：石磊安玳宁高鹏飞
发表期刊：医疗卫生装备 2024年8期
关键词：便携式医疗设备电池剩余寿命BP神经网络麻雀搜索算法
摘要：目的:为精准有效地预测便携式医疗设备的电池剩余寿命,提出一种基于反向传播(back propagation,BP)神经网络和麻雀搜索(sparrow search algorithm,SSA)算法的SSA-BP算法.方法:首先,通过BP神经网络的结构确定权值以及阈值的总数;其次,利用SSA算法优化初始权值和阈值,并赋值给BP神经网络;最后,通过对输入样本的训练获取预测的输出值.选取不同环境温度(4、24、43℃)下的18650型号锂电…查看全部>>
电池大数据智能分析平台的研发与应用北大核心CSTPCD
作者：焦君宇张全權陈宁波王冀钰芦秋迪丁浩浩彭鹏宋孝河张帆郑家新
发表期刊：储能科学与技术 2024年9期
关键词：锂电池大数据人工智能软件平台特征电池剩余寿命电池健康状态
摘要：随着电动汽车和储能需求的持续增加,高性能电池的产量迅速上升,人们对电池先进制造的要求也越来越高。智能制造在电池行业中扮演着至关重要的角色,通过集成自动化技术、信息技术、计算仿真和人工智能,智能制造可以极大地提高生产效率和灵活性,减少人为错误,挖掘材料的内部机理,提高产品性能。基于人工智能的电池大数据分析技术是智能制造的重要一环,旨在通过高级数据分析技术,辅助研发人员开展各种电池的性能评估、预测与优化。为此,我们基于机器学习技术开发出一…查看全部>>
基于小波包能量熵的电池剩余寿命预测北大核心CSCDCSTPCD
作者：陈琳陈静王惠民韦海燕潘海鸿
发表期刊：电工技术学报 2020年8期
关键词：电池剩余寿命小波包能量熵分数阶灰色退化模型无迹粒子滤波·
摘要：电池剩余寿命(RUL)预测对电池健康管理至关重要.该文针对传统电池RUL预测过于依赖电池容量而容量数据难以直接获取的问题,提出对可直接在线测量的电池放电电压进行小波包能量熵(WPEE)提取替代容量表征电池退化.此外,利用提取的WPEE建立分数阶灰色退化模型(FGM)融合改进无迹粒子滤波(AUPF),构建FGM-AUPF算法框架,最终实现电池RUL预测.实验结果表明,该文构建的FGM-AUPF算法框架分别利用电池放电电压WPEE和容量作…查看全部>>
基于机器学习方法的锂电池剩余寿命预测研究进展北大核心CSTPCD
作者：朱振威苗嘉伟祝夏雨王晓旭邱景义张浩
发表期刊：储能科学与技术 2024年9期
关键词：电池管理系统电池剩余寿命寿命预测机器学习算法寿命延长
摘要：随着技术的不断进步和成本的逐步降低,锂电池在电动汽车、储能系统、便携式电子设备等多个领域实现了广泛应用,有效促进了清洁能源的普及和能源结构的优化。掌握锂电池衰变和剩余使用寿命(RUL)对于确保设备稳定运行、提高能源利用效率以及保障用户安全至关重要。通过优化电池设计和使用策略,可以延长锂电池的使用寿命,降低更换成本,进一步推动锂电池的规模化应用。锂电池的性能衰变是一个涉及多尺度化学、电化学反应的复杂过程,涉及其内部从材料、界面到多孔电极…查看全部>>