基于数据融合与ARIMA模型的锂电池在线寿命预测方法
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基于数据融合与ARIMA模型的锂电池在线寿命预测方法
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简介: 本发明公开一种基于数据融合与ARIMA模型的锂电池在线寿命预测方法,步骤如下:步骤一:采集锂电池的等电压放电、充电时间间隔与电池容量数据;步骤二:计算数据层融合的权重并对数据进行融合;步骤三:训练估计ARIMA模型参数并检验ARIMA模型;步骤四:将步骤二融合后的数据通过ARIMA模型预测RUL与下一周期的SOH;步骤五:输入实时在线获取的电池状态观测数据,重复步骤二~步骤四,更新ARIMA预测模型,实现在线预测。本发明实现了基于数据融合与ARIMA模型的锂电池在线寿命预测,提高了ARIMA模型的寿命预测精度,实现了锂电池的在线寿命预测功能,完成了航天器件锂电池的可靠性分析。
本发明公开一种基于数据融合与ARIMA模型的电池在线寿命预测方法,步骤如下:步骤一:采集锂电池的等电压放电、充电时间间隔与电池容量数据;步骤二:计算数据层融合的权重并对数据进行融合;步骤三:训练估计ARIMA模型参数并检验ARIMA模型;步骤四:将步骤二融合后的数据通过ARIMA模型预测RUL与下一周期的SOH;步骤五:输入实时在线获取的电池状态观测数据,重复步骤二~步骤四,更新ARIMA预测模型,实现在线预测。本发明实现了基于数据融合与ARIMA模型的锂电池在线寿命预测,提高了ARIMA模型的寿命预测精度,实现了锂电池的在线寿命预测功能,完成了航天器件锂电池的可靠性分析。
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