论文摘要
锂离子电池实际容量常采用安时积分法得到,存在测量精度差及累积误差的问题。提出了一种利用锂离子电池循环充放电监测参数(电压、时间、内阻、温度等)构建间接健康因子的方法,实现了电池健康状态的间接预测。选择等压降放电时间作为间接健康因子,通过灰色关联分析法验证了其与锂离子电池实际容量的强鲁棒性。构建基于Elman神经网络的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测模型。采用NASA公开的锂离子电池数据集进行测试,结果表明提出的方法框架可以有效地进行电池RUL的间接预测,得到精确的预测结果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李练兵,祝亚尊,田永嘉,安子腾,王玲珑
关键词: 锂离子电池,剩余使用寿命,等压降放电时间,灰色关联分析,神经网络
来源: 电源技术 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 河北工业大学控制科学与工程学院
分类号: TM912
页码: 1027-1031
总页数: 5
文件大小: 3244K
下载量: 341
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