简介:
基于概率集成的锂离子电池剩余寿命间接预测方法,涉及锂离子电池剩余寿命预测技术领域。它为了解决在线工作条件下锂离子电池容量不可测量、以及传统MONESN方法的不稳定性的问题。本发明首先构建健康因子HI;根据HI构建HI相关性模型GLRM;利用GLRM估计HI失效阈值;利用失效阈值进行锂离子电池剩余寿命预测;对预测结果进行不确定性表达。本发明克服绝大部分锂离子电池剩余寿命预测依赖最大容量的限制,并解决了构建的HI的失效阈值作为寿命终止的判断条件难以确定的问题,有效克服传统MONESN方法的不稳定性的问题。同时,能够实现不确定性的表达和管理。本发明适用于容量不可测时锂离子电池剩余寿命的预测。
基于概率集成的
锂离子电池剩余寿命间接预测方法,涉及锂离子电池剩余寿命预测技术领域。它为了解决在线工作条件下锂离子电池容量不可测量、以及传统MONESN方法的不稳定性的问题。本发明首先构建健康因子HI;根据HI构建HI相关性模型GLRM;利用GLRM估计HI失效阈值;利用失效阈值进行锂离子电池剩余寿命预测;对预测结果进行不确定性表达。本发明克服绝大部分锂离子电池剩余寿命预测依赖最大容量的限制,并解决了构建的HI的失效阈值作为寿命终止的判断条件难以确定的问题,有效克服传统MONESN方法的不稳定性的问题。同时,能够实现不确定性的表达和管理。本发明适用于容量不可测时锂离子电池剩余寿命的预测。