典型文献
基于改进PF的锂电池RUL预测比较研究
文献摘要：
由于基本粒子滤波算法(PF)存在不可避免的粒子退化问题,广泛使用的采样重要性重采样粒子滤波(SIR-PF)引入的重采样过程又会导致粒子多样性降低.为更加准确且高效地预测锂离子电池剩余使用寿命(RUL),进行由PF相关改进算法预测锂电池RUL的研究与比较分析,包括无迹粒子滤波(UPF)和新提出的改进高斯粒子滤波(IGPF).基于电池容量双指数经验退化模型,利用NASA发布的锂电池容量退化数据集进行实验与分析表明,UPF和IGPF能避免SIR-PF的缺陷并有效预测锂电池RUL,其中新提出的IGPF可免重采样,具有运行速度快、预测精度高、易实现的优点.
文献关键词：
锂离子电池;剩余寿命预测;粒子滤波;无迹粒子滤波;改进高斯粒子滤波
中图分类号：
作者姓名：
冀超骥;袁学庆;张阳
作者机构：
中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁沈阳110169;中国科学院大学,北京100049
文献出处：
引用格式：
[1]冀超骥;袁学庆;张阳-.基于改进PF的锂电池RUL预测比较研究)[J].计算机仿真,2022(08):86-91
A类：
改进高斯粒子滤波,高斯粒子滤波,IGPF
B类：
锂电池,RUL,预测比较,基本粒子,粒子滤波算法,粒子退化,重采样,SIR,锂离子电池,剩余使用寿命,改进算法,算法预测,无迹粒子滤波,UPF,电池容量,双指数,退化模型,NASA,退化数据,可免,运行速度,剩余寿命预测
AB值：
0.254499
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