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基于VPSO-SVM的磷酸铁锂电池寿命预测

论文摘要

随着锂离子电池在日常生活中的广泛应用,其寿命问题日益突出,并且在电池的循环过程中,影响其性能的因素很多,包括内部材料的损失以及外部环境的变化等,它们都会对电池的健康状态（state of health,SOH）产生影响,严重时可能会对人的生命财产造成损失,对其商业化的应用造成阻碍。因此,时刻掌握电池的SOH很有必要。针对SVM模型参数优化等问题,提出一种结合SVM和变异粒子群优化算法（variance particle swarm optimization,VPSO）的算法,将SVM参数作为VPSO的优化目标。实验表明:VPSO-SVM模型的预测准确性较高。

论文目录

  • 1 PSO算法介绍
  • 2 VPSO算法介绍
  • 3 VPSO-SVM模型
  • 4 实验
  •   4.1 数据获取
  •   4.2 实验结果与分析
  • 5 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王宁,刘忆恩,江柯成,陈泽华

    关键词: 锂离子电池,寿命预测,健康状态,变异粒子群优化算法

    来源: 重庆理工大学学报(自然科学) 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 太原理工大学电气与动力工程学院,山西沃特海默新材料科技股份有限公司,东莞塔菲尔新能源科技有限公司,太原理工大学大数据学院

    基金: 山西省重点研发计划重点资助项目(201603D112002)

    分类号: TM912;TP18

    页码: 173-177+230

    总页数: 6

    文件大小: 162K

    下载量: 203

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/e89515591ac5dbd948bc1136.html