本發明公開了一種基于變分模態分解(VMD)與集成深度模型的鋰電池剩余壽命預測方法。將電池可放電容量作為衡量電池剩余壽命的性能指標,首先運用VMD對可放電容量數據進行多尺度分解,深層次挖掘電容數據不同尺度背后的隱含信息;然后針對不同模態分量特性分別選取長短期記憶神經網絡(LSTM)和多層感知機(MLP)兩種子學習器進行訓練,并基于并行式框架將各子學習器的結果集成,預測出鋰電池的剩余使用壽命。該方法可以有效感知電池容量中的再生和波動特性,在對鋰電池剩余使用壽命預測時具有較高的預測精度和泛化能力。
聲明:
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