【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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山西省重点研发计划重点资助项目(201603D112002)
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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
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