论文摘要
锂离子电池寿命预测是掌握电源性能衰退趋势的重要手段,已成为电子系统健康管理领域的研究热点;针对锂离子电池的寿命预测问题,基于NASA艾姆斯中心的锂离子电池地面试验采集的数据,将扩展卡尔曼滤波(EKF)算法应用于锂离子电池寿命预测过程中,并针对预测过程中存在的问题,采用最优Loess平滑原理进行改进,从而提高了预测的稳定性和精确性;实验结果表明,提出的预测方法能够有效地用于锂离子电池寿命预测中,在工程应用方面具有较高的实用价值。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王海霞,李凯勇
关键词: 扩展卡尔曼滤波,最优局部加权回归平滑,锂离子电池,寿命预测
来源: 计算机测量与控制 2019年08期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业,无线电电子学
单位: 青海民族大学物理与电子信息工程学院
基金: 青海湟中堆绣艺术图像数字保护资源库开发（2019-GX-170）
分类号: TM912;TN713
DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.08.057
页码: 271-275
总页数: 5
文件大小: 2452K
下载量: 409
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标签：扩展卡尔曼滤波论文; 最优局部加权回归平滑论文; 锂离子电池论文; 寿命预测论文;