基于粒子濾波的鋰離子電池剩余使用壽命預(yù)測(cè)
本文選題:鋰離子電池 + 粒子濾波; 參考:《科學(xué)技術(shù)與工程》2017年29期
【摘要】:鋰離子電池因其循環(huán)壽命產(chǎn)生的問(wèn)題更加被重視。為了對(duì)鋰離子電池的剩余循環(huán)使用壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)研究,采用了粒子濾波算法。首先對(duì)粒子濾波算法進(jìn)行了概述。然后用它對(duì)電池的剩余使用壽命預(yù)測(cè)。簡(jiǎn)要描述了3組電池?cái)?shù)據(jù)下的實(shí)驗(yàn);并與擴(kuò)展卡爾曼濾波進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了粒子濾波算法在3組數(shù)據(jù)下的絕對(duì)誤差平均值近似4%,均方根誤差平均值近似5%,擴(kuò)展卡爾曼濾波的絕對(duì)誤差平均值和均方根誤差平均值分別近似6%和7%。說(shuō)明了粒子濾波在鋰離子電池剩余使用壽命預(yù)測(cè)中比擴(kuò)展卡爾曼濾波精度更高。
[Abstract]:Lithium ion batteries have been paid more attention because of their cycle life. In order to predict the remaining cycle life of lithium ion battery, particle filter algorithm is adopted. Firstly, the particle filter algorithm is summarized. It is then used to predict the remaining life of the battery. The experiments under three groups of battery data are briefly described and compared with the extended Kalman filter (EKF). The experimental results show that the mean value of absolute error is approximately 4, the mean of root mean of mean square is approximately 5, and the mean value of absolute error and mean square error of extended Kalman filter are approximately 6% and 7%, respectively. It is shown that particle filter is more accurate than extended Kalman filter in predicting the remaining life of lithium ion battery.
【作者單位】: 中北大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】:TM912
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,本文編號(hào):1932644
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