基于DS数据融合与SVR-PF的锂离子电池RUL预测方法

作者:王常虹;董汉成;凌明祥;李清华; 时间:2015-01-01 点击数:

王常虹;董汉成;凌明祥;李清华;

  • 1:哈尔滨工业大学空间控制与惯性技术研究中心

摘要(Abstract):

为防止锂离子电池失效导致的系统失效,提出一种基于DS数据融合与支持向量回归机粒子滤波(Support Vector Regression-Particle Filter,SVR-PF)的锂离子电池剩余有效工作时间(Remaining Useful Life,RUL)预测方法.结果表明:该预测方法能够融合不同数据源对锂离子电池RUL的预测结果,改进可用数据较少时RUL的预测准确度.

关键词(KeyWords):锂离子电池;RUL;DS数据融合;SVR-PF

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):国家自然科学基金项目(61375046);; 中央高校基本科研业务费专项基金项目(HIT.NSRIF 2014031)

作者(Author):王常虹;董汉成;凌明祥;李清华;

Email:

参考文献(References):

2019 版权所有©东北石油大学 | 地址:黑龙江省大庆市高新技术产业开发区学府街99号 | 邮政编码:163318

信息维护:学报 | 技术支持:现代教育技术中心

网站访问量: