【摘 要】
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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
【机 构】
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广西大学机械工程学院,广西电化学能源材料重点实验室培育基地可再生能源材料协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(51667006),广西自然科学基金(2015GXNSFAA139287)资助项目
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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和容量作为退化表征量,均能准确地预测电池RUL,且用电池放电电压WPEE预测得到
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