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题名基于DAE-HTPF的新能源汽车电池剩余寿命预测
被引量：5
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作者
王正
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机构
宁夏大学新华学院
宁夏大学土木与水利工程学院
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出处
《机械与电子》
2020年第3期3-5,10,共4页
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基金
宁夏大学新华学院科学研究基金资助项目(18XHKY01)
宁夏2019年度高等学校“双师型教师实践锻炼计划”项目。
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文摘
针对反映锂电池寿命的趋势性特征自学习与电池剩余寿命预测问题,提出了基于降噪自编码器(denoising auto-encoder,DAE)与混合趋势粒子滤波(hybrid trend particle filter,HTPF)的电池剩余寿命预测方法。利用电池使用前期的信号特征训练DAE,然后将使用中后期的电池信号特征输入DAE中,并提取重构误差。另外,利用HTPF方法对电池生命周期内的信号特征进行分析,建立自适应状态方程。分析结果表明,该方法能有效地对锂电池的性能退化趋势性特征进行自提取,从而有效地减少人为因素的干扰,同时相比于传统粒子滤波(particle filter,PF),HTPF对电池剩余寿命预测精度更高。
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关键词
锂电池
剩余寿命预测
dae-htpf
性能退化
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Keywords
lithium-ion battery
remaining useful life prediction
dae-htpf
performance degradation
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分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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