基于充电健康因子优化和数据驱动的锂电池剩余使用寿命预测

针对因选取的健康因子不理想导致锂电池剩余使用寿命（RUL）预测精度不高的问题,提出了一种基于充电健康因子优化和数据驱动的电池RUL预测方法,首先提取电池充电过程中的各种健康因子,再使用两步最大信息系数法优化特征子集得到优化的健康因子,最后使用带有注意力机制的时间卷积神经网络（ATCN）预测电池的剩余使用寿命,通过对美国国家航空航天局（NASA）锂电池老化数据的研究,验证了所提出的锂电池RUL预测框架,并与简单循环神经网络（SimpleRNN）、长短期记忆（LSTM）神经网络和门控循环单元（GRU）神经网络等建模方法进行比较,结果表明,所提出的方法在各数据集上均取得了最优的预测结果。     

基于改进粒子滤波算法实现锂离子电池RUL预测

鉴于采用传统粒子滤波算法来预测锂离子电池剩余使用寿命(RUL)过程中,存在粒子多样性丧失现象而导致RUL预测精度较低的问题,引入线性优化重采样思想,建立了基于线性优化重采样粒子滤波(LORPF)的电池RUL预测方法。该方法以双指数模型作为电池老化模型,通过LORPF算法对模型参数进行迭代更新,实现电池RUL预测并给出预测结果的不确定性表达,最后使用美国国家航空航天局PCoE研究中心的电池数据和自主搭建实验平台的电池数据对所提方法与传统PF方法进行对比验证,结果表明该方法有效提高了RUL预测精度,其误差小于5%。     

车用锂离子电池剩余使用寿命的混沌时序非线性组合预测模型研究

针对用单一方法难以准确预测锂离子电池剩余使用寿命(RUL)的问题,提出了非线性组合预测模型。对电池系统进行混沌判断,得到与实际容量相关性高的间接参数,利用重构后的数据对Elman网络及非线性自回归(NARX)网络进行训练和预测,得到表征电池性能退化的特征量;然后,用最小二乘支持向量机进行非线性组合,获得RUL的预测值。试验结果表明:非线性组合预测模型的预测精度优于Elman和NARX,具有更强的非线性预测能力。     

基于数据驱动模型融合的锂离子电池多时间尺度状态联合估计方法

本文提出一种基于数据驱动法（data driven method,DDM）-等效电路模型（equivalent circuit model,ECM）融合的锂离子电池多时间尺度状态联合估计方法。首先提取内阻作为健康特征（health factor,HF），利用最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）建立电池老化模型实现健康状态（state of health,SOH）估计；根据阻容参数辨识值和容量估计值建立电池状态空间方程，结合无迹卡尔曼滤波算法（unscented Kalman filter,UKF）进行荷电状态（state of charge,SOC）估计；用高斯过程回归（Gaussian process regression,GPR）对HF随循环次数的变化进行映射，预测HF的变化趋势，并结合LSSVM模型实现长期剩余使用使命（remaining useful life,RUL）预测。实验结果表明，所提方法具有较高精度和鲁棒性。     

电动汽车锂离子电池建模和剩余容量估计

建立锂离子电池的非线性数学模型,计算了模型参数,得到电动汽车用锂离子电池荷电状态的合理控制范围。提出一种估算锂离子电池剩余容量的方法。结果表明,所建的数学模型能很好描述锂离子电池各种工作状态,所提出的剩余容量估计方法为锂离子电池的寿命预测提供了依据。     

实车数据驱动的锂电池剩余使用寿命预测方法研究

锂离子动力电池剩余使用寿命（RUL）预测对于认识全生命周期电动汽车的安全和可靠性、改善电池管理系统的设计具有重要意义。通常基于深度学习的时序预测方法，本质上是一个递推的过程，每一次预测的误差会随预测次数增加而累积，难以保证预测精度和预测效率。基于深度学习序列预测和误差分析理论，建立一种ARIMA-EDLSTM融合模型的锂电池RUL预测方法，使用编码器-解码器（ED）框架改进长短时记忆神经网络模型（LSTM）构建从序列到序列预测的EDLSTM模型，并融合ARIMA模型预测误差趋势，进而修正最终预测结果。理论分析和实车采集数据验证表明，该方法在预测比例超过历史数据总量35%的情况下，仍然能较好地拟合实车SOH衰退曲线，有效提高锂电池剩余使用寿命的预测精度。     

融合K-means聚类和序列分解的实车锂电池剩余使用寿命预测

电动汽车锂离子动力电池健康状态（SOH）衰退过程受使用工况影响存在较多波动,导致模型预测精度下降,在锂电池剩余使用寿命（RUL）短期预测时,SOH波动情况不可忽略,为了准确预测SOH短期内波动情况,须从实车上传的锂电池运行数据中提取有效的健康因子。本文建立一种联合分布特征输入和序列分解融合的锂电池RUL预测方法,使用K-means聚类方法构建车辆锂电池运行过程的联合分布特征,并通过S-G滤波器对SOH衰退曲线进行序列分解,分别使用长短时记忆神经网络（LSTM）和多层感知机（MLP）对趋势部分和波动部分进行预测,融合得到最终预测结果。理论分析和实车采集数据验证表明,融合模型可以在预测车辆锂电池RUL短期衰退趋势的同时预测SOH的波动情况,有较高的短期预测精度。     

基于特征电压模型的锂离子电池容量估计与RUL预测

锂离子电池的容量与剩余使用寿命预测对提高其安全性具有重要的意义。该文提出一种基于改进粒子群滤波(PF)算法与特征电压关联模型的锂离子电池容量估计与剩余使用寿命预测方法。提取放电曲线中的特征电压,建立特征电压-循环次数及特征电压-容量2个关联模型;应用改进PF算法对2个关联模型的参数进行辨识,以实现容量的在线估计与剩余寿命的离线预测;利用此方法通过拟合样本电池老化数据来优化建议概率密度的初始值,提高模型参数辨识的准确性以提高所建立关联模型的精度。结果表明：所提出的方法容量估计误差能保持在3%以内,寿命预测误差保持在5%以内。     

基于电池能量状态估计和车辆能耗预测的电动汽车续驶里程估计方法研究

本文中提出一种基于动力电池能量状态估计和车辆能耗预测的续驶里程估计模型。电池能量状态估计采用电池状态模型估计电池剩余的可用能量,分析了不同因素的影响。利用纯电动车测试数据,基于递推最小二乘算法辨识车辆能耗参数,结合行驶工况预测汽车能耗,进而计算续驶里程。与传统的续驶里程估计方法相比,基于电池能量状态估计和整车能耗预测的续驶里程估计模型的精度有较大提高。     

基于BP神经网络的锂电池剩余寿命预测

准确的电池状态估算与剩余使用寿命预测能让用户及时获取电池信息并更新失效电池,保障整个电池组的安全高效运行.文章为精确地预测锂离子电池剩余寿命,引入了BP神经网络算法,并利用NASA电池循环寿命实验数据进行验证.