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本发明公开了一种锂离子电池剩余使用寿命预测方法,具体步骤如下:从锂电池数据集中提取容量数据,采用经验模态分解方法将容量数据分解为代表容量重生现象的高频分量和表示容量总体退化趋势的低频分量,然后利用ARIMA模型分别预测EMD分解的子分量,最后将各个分量的预测结果相加,得到综合的预测结果;将上一步骤的容量预测值作为正则化粒子滤波模型的观测值,在正则化粒子滤波的每一步迭代过程中调整更新容量预测值,进而得到更为准确的剩余使用寿命;EMD-ARIMA预测值作为RPF算法模型的观测值解决了粒子滤波算法过度依赖经验退化模型的问题,同时,RPF的引入弥补了EMD-ARIMA方法预测结果的单点估计问题,可以提供更为详尽的PDF区间表达,且正则化粒子滤波的引入提升了粒子滤波的不确定性表示能力,所提出方法可广泛应用于与锂电池剩余使用寿命的预测。