【摘 要】
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针对锂电池动态工况下健康状态估计困难的问题,设计了一种基于支持向量回归机的健康状态估计方法.提取电池运行时可监测的电压、电流、温度、荷电状态融合成一种新的健康因子
【机 构】
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长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室,长安大学汽车学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(CHD2012JC048,72105473);长安大学基础研究支持计划专向基金;汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室开放基金资助
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针对锂电池动态工况下健康状态估计困难的问题,设计了一种基于支持向量回归机的健康状态估计方法.提取电池运行时可监测的电压、电流、温度、荷电状态融合成一种新的健康因子,采用支持向量回归机的方法训练得到健康状态估计模型,并选用网格寻优算法对模型的参数进行优化,实现基于可监测参数的动态工况下的锂电池健康状态估计.仿真结果表明,本文选取的健康因子能准确地反映电池的健康状态,健康状态的平均估计精度在1%以内.
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