【摘 要】
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环境污染和能源危机问题日益严重,新能源电动汽车逐渐成为我国汽车工业长期发展的战略目标。动力电池管理技术是保障电动汽车高效运行的关键,由于锂离子电池本身具有可精确测量参数有限、特性之间相互耦合和强非线性这三大特征,使得锂离子电池健康状态（state-of-health,SOH）的精确估计,成为学术研究的重点和技术突破的难点。针对锂离子电池SOH估计存在过拟合的问题,本课题先采用海鸥优化算法（seag
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环境污染和能源危机问题日益严重,新能源电动汽车逐渐成为我国汽车工业长期发展的战略目标。动力电池管理技术是保障电动汽车高效运行的关键,由于锂离子电池本身具有可精确测量参数有限、特性之间相互耦合和强非线性这三大特征,使得锂离子电池健康状态（state-of-health,SOH）的精确估计,成为学术研究的重点和技术突破的难点。针对锂离子电池SOH估计存在过拟合的问题,本课题先采用海鸥优化算法（seagull optimization algorithm,SOA）对变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）算法进行优化,再将优化后的VMD与长短期记忆神经网络（long short-term memory neural network,LSTM）相结合,利用Python实现对锂离子电池SOH进行预测的目的。本课题做的主要内容如下:（1）为解决过拟合问题,设计了一种基于VMD的LSTM神经网络,该方法能够分解输入信号,从而达到去噪的目的,提高了预测SOH的精确度。但用来去噪的VMD,其分解信号的个数以及惩罚因子并不能选取最优值。（2）对于VMD存在的缺陷,本课题选择SOA对VMD进行优化,再用优化后的VMD将输入的容量数据进行去噪分解,分解信号放入神经网络进行训练以及预测。（3）通过充放电实验获取一组数据,再从NASA以及马里兰大学公开的电池老化实验数据中,提取四组数据集。实验结果表明,本课题设计的基于SOA的VMD-LSTM神经网络在相同条件下,具有更高的精度。论文涉及的实验方法与主要的结论对于其他类型的电池也具有一定的通用性,为未来的研究提供一定的理论参考价值。图[59]表[14]参[79]
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