本發明公開一種基于ELM-MUKF的鋰電池剩余壽命預測方法,具體步驟為:(1)選取鋰電池等壓降放電時間作為鋰電池壽命特征參數;(2)利用鋰電池等壓降放電時間數據構建基于極端學習機(Extreme?Learning?Machine,ELM)的鋰電池狀態更新方程;(3)將鋰電池狀態更新方程聯合等壓降放電時間觀測方程作為鋰電池性能退化模型;(4)基于所建立的鋰電池性能退化模型,利用多階無跡卡爾曼濾波(Multi?Unscented?Kalman?Filter,MUKF)方法進行等壓降放電時間預測;(5)構建基于極端學習機的等壓降放電時間與鋰電池實際容量的關系模型;(6)將步驟(4)預測的等壓降放電時間作為步驟(5)中所確定模型的輸入,求取鋰電池未來的實際容量值,依據規定的鋰電池失效閾值,最終估計出鋰電池的剩余循環使用周期。本發明方法能夠在線監測鋰電池健康狀況,預測未來鋰電池壽命特征參數,進而有效評估鋰電池剩余壽命狀況。
聲明:
“基于ELM-MUKF的鋰電池剩余壽命預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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