基于DS数据融合与SVR-PF的锂离子电池RUL预测方法

摘要：

为防止锂离子电池失效导致的系统失效,提出一种基于DS数据融合与支持向量回归机粒子滤波(Support Vector Regression-Particle Filter,SVR-PF)的锂离子电池剩余有效工作时间(Remaining Useful Life,RUL)预测方法.结果表明:该预测方法能够融合不同数据源对锂离子电池RUL的预测结果,改进可用数据较少时RUL的预测准确度.

关键词：锂离子电池、RUL、DS数据融合、SVR-PF

所属期刊栏目：39

分类号：TM912

资助基金：国家自然科学基金项目61375046;中央高校基本科研业务费专项基金项目HIT.NSRIF 2014031

在线出版日期：2015-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：109-118