本發明公開了一種基于FWA優化極限學習機的鋰電池健康狀態SOH預測方法,屬于動力電池SOH預測技術領域。本發明為了解決現有技術中對動力電池SOH預測過程中參數尋優困難和估算精度低的問題。本發明包括如下步驟建立基于極限學習機的鋰電池SOH預測模型;采用FWA優化算法優化預測模型中的輸入權值和隱含層偏置;將訓練樣本輸入所述預測模型中對模型進行訓練;輸入測試樣本對訓練好的預測模型進行驗證;本申請能夠準確的對實時非線性變化的鋰電池健康狀態SOH進行準確的預測,預測運算速度更快且提高了健康因子與鋰電池SOH之間的變化對應關系,進而提高了估計精度。
聲明:
“基于FWA優化極限學習機的鋰電池SOH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。
我是此專利(論文)的發明人(作者)