【摘 要】
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针对锂离子电池寿命预测中模型普适性差、预测精度不足等问题,提出一种基于凸优化-寿命参数退化机理模型的锂离子电池剩余使用寿命RUL预测方法。首先构造锂离子电池实际容量
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,南京航空航天大学自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51604011);安徽省自然科学基金资助项目(178085QF135);安徽省高校优秀青年骨干教师国外访问研修项目(gxfx2017025);安徽省高校自然科学基金资助项目(KJ2017A077);安徽理工大学研究生创新基金资助项目(2017CX2093)
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针对锂离子电池寿命预测中模型普适性差、预测精度不足等问题,提出一种基于凸优化-寿命参数退化机理模型的锂离子电池剩余使用寿命RUL预测方法。首先构造锂离子电池实际容量与其循环周期的退化机理模型。对锂离子电池寿命试验数据进行凸优化降噪处理;基于预处理得到的可靠性较高的数据,采用最小二乘法对所建机理模型的参数进行辨识,从而得到精确的模型表达式,实现锂离子电池RUL的预测。基于NASA锂离子电池数据集预测并评估锂离子电池的RUL,预测结果验证了模型良好的通用性,误差范围为4%左右。
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