基于相关性分析与VMD-LSTM的锂离子电池剩余使用寿命预测方法
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基于相关性分析与VMD-LSTM的锂离子电池剩余使用寿命预测方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于相关性分析与VMD‑LSTM的锂离子电池剩余寿命预测方法。属于锂离子电池容量检测技术领域。具体步骤如下:将锂离子电池放电功率、恒流充电时间、放电平均温度、放电截至电压以及恒流充电时间与恒压充电时间的比值作为电池容量特征参数,计算出这些特征参数与电池容量之间的相关系数,选取相关性最强的特征参数作为预测锂离子电池RUL的HI。同时利用VMD对选取出的HI进行信号分解,将其分解为全局衰减、局部再生和其他噪声三种模态分量,并将这三种模态分量作为HI进行RUL预测,有效避免了变量信息重叠,且分解过程具有较强的鲁棒性。对分解出的模态分量分别经LSTM进行RUL初步预测,最后对三种模态分量的预测结果进行累加以实现锂离子电池RUL的精准预测。
本发明公开了一种基于相关性分析与VMD‑LSTM的离子电池剩余寿命预测方法。属于锂离子电池容量检测技术领域。具体步骤如下:将锂离子电池放电功率、恒流充电时间、放电平均温度、放电截至电压以及恒流充电时间与恒压充电时间的比值作为电池容量特征参数,计算出这些特征参数与电池容量之间的相关系数,选取相关性最强的特征参数作为预测锂离子电池RUL的HI。同时利用VMD对选取出的HI进行信号分解,将其分解为全局衰减、局部再生和其他噪声三种模态分量,并将这三种模态分量作为HI进行RUL预测,有效避免了变量信息重叠,且分解过程具有较强的鲁棒性。对分解出的模态分量分别经LSTM进行RUL初步预测,最后对三种模态分量的预测结果进行累加以实现锂离子电池RUL的精准预测。
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