简介:
本发明提供一种考虑不确定性的锂离子电池剩余寿命集成预测方法,考虑数据不确定性,提出基于模型预测误差分解的数据噪声量化方法并应用于基于粒子滤波的剩余寿命预测中;考虑模型不确定性,提出基于模型集成的锂离子电池剩余寿命预测方法。本发明包括数据获取步骤、个体模型构建步骤、模型权重获取步骤、集成模型构建步骤以及预测步骤,利用集成模型对电池容量的退化状态进行预测,根据电池容量的失效阈值得到剩余寿命的预测结果。本发明提出基于时变和退化加权的模型集成法,能够建立基于最优模型加权的集成模型以减小因模型选择带来的模型不确定性影响,并降低由数据噪声带来的数据不确定性,提高锂离子电池的剩余寿命预测准确性和鲁棒性。
本发明提供一种考虑不确定性的
锂离子电池剩余寿命集成预测方法,考虑数据不确定性,提出基于模型预测误差分解的数据噪声量化方法并应用于基于粒子滤波的剩余寿命预测中;考虑模型不确定性,提出基于模型集成的锂离子电池剩余寿命预测方法。本发明包括数据获取步骤、个体模型构建步骤、模型权重获取步骤、集成模型构建步骤以及预测步骤,利用集成模型对电池容量的退化状态进行预测,根据电池容量的失效阈值得到剩余寿命的预测结果。本发明提出基于时变和退化加权的模型集成法,能够建立基于最优模型加权的集成模型以减小因模型选择带来的模型不确定性影响,并降低由数据噪声带来的数据不确定性,提高锂离子电池的剩余寿命预测准确性和鲁棒性。