基于ELM-MUKF的鋰電池剩余壽命預測方法

本發(fā)明公開(kāi)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(shí)間作為鋰電池壽命特征參數；(2)利用鋰電池等壓降放電時(shí)間數據構建基于極端學(xué)習機(Extreme?Learning?Machine，ELM)的鋰電池狀態(tài)更新方程；(3)將鋰電池狀態(tài)更新方程聯(lián)合等壓降放電時(shí)間觀(guān)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(wú)跡卡爾曼濾波(Multi?Unscented?Kalman?Filter，MUKF)方法進(jìn)行等壓降放電時(shí)間預測；(5)構建基于極端學(xué)習機的等壓降放電時(shí)間與鋰電池實(shí)際容量的關(guān)系模型；(6)將步驟(4)預測的等壓降放電時(shí)間作為步驟(5)中所確定模型的輸入,求取鋰電池未來(lái)的實(shí)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(huán)使用周期。本發(fā)明方法能夠在線(xiàn)監測鋰電池健康狀況，預測未來(lái)鋰電池壽命特征參數，進(jìn)而有效評估鋰電池剩余壽命狀況。