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几种方法在锂电池RUL预测中的对比研究
文献摘要：
通过引入锂电池剩余寿命的描述,获得基于剩余容量的表征方式.为验证结论的可靠性,以NASA PCoE实验中心的锂离子电池实验数据为对象,分别使用二次函数、灰色理论和扩展卡尔曼滤波方法进行了相关的数据处理.结果表明,训练数据量的大小与预测精度相关,且在同等条件下,扩展卡尔曼滤波算法的预测结果最可靠.为了获取更好的剩余寿命(RUL)预测精度,建议未来采用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)结合其他算法的联合估计方法.
文献关键词：
锂离子电池;剩余寿命;预测;扩展卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
梁新成;宋胜;张勉;黄国钧
作者机构：
西南大学工程技术学院,重庆400715;西南大学人工智能学院,重庆400715
文献出处：
引用格式：
[1]梁新成;宋胜;张勉;黄国钧-.几种方法在锂电池RUL预测中的对比研究)[J].电源技术,2022(06):643-646
A类：
B类：
几种方法,锂电池,RUL,剩余寿命,剩余容量,表征方式,NASA,PCoE,实验中心,锂离子电池,二次函数,灰色理论,滤波方法,训练数据,数据量,同等条件,扩展卡尔曼滤波算法,无迹卡尔曼滤波算法,UKF,联合估计,估计方法
AB值：
0.297311
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