【摘 要】
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锂离子电池的健康状态(State of health,SOH)是决定电池使用寿命的关键因素.由于锂电池生产工艺、工作环境和使用习惯等的差异性导致其衰退特性具有较大差异,因此锂电池SOH难
【机 构】
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中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所,中国科学院大学,合肥工业大学汽车与交通工程学院,中国科学技术大学信息科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61501428),福建省科技攻关项目(引导性项目)(2018H0043),中国科学院科研装备研制项目(YZ201510)资助
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锂离子电池的健康状态(State of health,SOH)是决定电池使用寿命的关键因素.由于锂电池生产工艺、工作环境和使用习惯等的差异性导致其衰退特性具有较大差异,因此锂电池SOH难以精确估算.本文采用数据驱动的方式通过对采集的电压数据进行特征提取,使用贝叶斯正则化神经网络对锂电池SOH进行预测,同时引入KNN-马尔科夫修正策略对预测结果进行修正.实验结果证明,贝叶斯正则化算法对锂电池SOH的预测准确度较高,KNN-马尔科夫修正策略提高了预测的精确度和鲁棒性,组合预测模型对锂电池SOH的平均预测误差小
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