基于集成学习的锂电池剩余使用寿命预测方法及系统.pdf

基于优化分解与深度学习集成的锂离子电池剩余使用寿命预测方法.pdf 摘要摘要锂离子电池因其体积小、重量轻、自放电率低、循环寿命长和充电速度快等独特特点，在民用、商用和军用等各个领域得到了广泛应用。然而，锂离子电池的安全性和可靠性一直是一个非常重要的问题。随着充放电循环次数的累积，电池性能会逐渐衰退，可能导致系统运行发生故障，从而引发安全事故。准确预测锂离子电池剩余使用寿命（RUL）可以及时管理和维护电池，降低电池失效的风险以及延长电池的使用寿命。由于锂离子电池退化过程的

2025-04-09 约14.93万字 81页立即下载

基于AE-KPCA-LSTM的锂电池剩余使用寿命预测.docx 基于AE-KPCA-LSTM的锂电池剩余使用寿命预测一、引言随着科技的发展，锂电池在各类电子设备及电动汽车中的应用越来越广泛。为了保障锂电池的安全与性能，其剩余使用寿命的预测变得尤为重要。预测锂电池的剩余使用寿命，不仅能够为使用者提供更长的使用寿命预期，同时也能为电池的维护和更换提供依据。本文提出了一种基于AE-KPCA-LSTM的锂电池剩余使用寿命预测模型，旨在提高预测的准确性和可靠性。二、背景与相关研究 锂电池的剩余使用寿命预测是一个复杂的过程，涉及到电池的多种物理和化学特性。近年来，许多研究者致力于此领域的研究，提出了多种预测模型。然而，这些模型往往面临着数据维度高、噪声大、非线性

2025-03-07 约5.18千字 10页立即下载

基于非线性Wiener过程的锂电池剩余使用寿命自适应预测.docx 基于非线性Wiener过程的锂电池剩余使用寿命自适应预测一、引言随着电动汽车和移动设备的普及，锂电池的寿命和性能成为了研究的热点。准确预测锂电池的剩余使用寿命（RUL，RemainingUsefulLife）对于提高电池的利用率、延长电池的使用寿命以及实现智能电池管理具有重要意义。非线性Wiener过程作为一种有效的预测模型，能够更好地描述电池性能退化的非线性过程。本文将探讨基于非线性Wiener过程的锂电池剩余使用寿命自适应预测方法。二、锂电池性能退化与非线性Wiener过程 锂电池在使用过程中，其性能会随着充放电次数的增加而逐渐退化。这种退化过程是一个复杂的过程，涉及到多种因素，如温

2025-03-04 约4.56千字 9页立即下载

《基于IHHO-ELM的锂电池剩余使用寿命预测研究》.docx 《基于IHHO-ELM的锂电池剩余使用寿命预测研究》一、引言随着科技的发展，锂电池在各种电子产品和交通工具中的应用越来越广泛。然而，锂电池的剩余使用寿命（RemainingUsefulLife，RUL）预测一直是电池管理系统的关键问题之一。准确预测锂电池的RUL对于提高电池的使用效率、延长电池寿命、减少维护成本具有重要意义。近年来，随着人工智能技术的发展，基于数据驱动的锂电池RUL预测方法受到了广泛关注。本文提出了一种基于改进的蜂群优化算法（ImprovedHoneyBeeHormoneOptimization，IHHO）与极限学习机（ExtremeLearningMach

2024-12-22 约9.28千字 18页立即下载

锂电池健康状态估计与剩余使用寿命预测方法及设备.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114814592 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202210244597.9 (22)申请日 2022.03.14 (71)申请人湖北工业大学地址 430068

2023-05-14 约1.77万字 15页立即下载

基于集成经验模态分解与集成...子电池剩余使用寿命预测方法_张朝龙.pdf 第51卷第13期电力系统保护与控制Vol.51No.13 2023年7月1日PowerSystemProtectionandControlJul.1,2023 DOI:10.19783/ki.pspc.221746 基于集成经验模态分解与集成机器学习的锂离子电池 剩余使用寿命预测方法 1,232 张朝龙，赵筛筛，何怡刚 (1.金陵科技学院智能科学与控制工程学院，江苏南京211169；2.武汉大学电气与自动化学院，湖北武汉430072； 3.安庆师范大学电子工程与智能制造学院，安徽安庆246011) 摘要：准确预测储能锂离子电池剩余使用寿命(remainingusefullife,RUL)对于电

2025-04-07 约4.16万字 10页立即下载

基于深度学习的锂电池剩余寿命预测研究.pdf 摘要 21世纪以来，中国经济快速增长，但也伴随着污染和能源消耗上升。为解决这些问题，我国提出“碳达峰”和“碳中和”目标，加大绿色技术研发投入，促进清洁能源、电动汽车等发展。锂电池作为环保新能源，在多领域广泛应用，尤其在新能源汽车方面。通过寿命预测，能够掌握电池状况，及时维护，进而延长电池使用寿命，降低成本，推动清洁能源交通发展。本研究主要内容如下：首先，针对电池数据非线性、不稳定的特征采用了自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）方法，以提取电池容量的代表性特征

2025-03-09 约8.79万字 66页立即下载

锂电池剩余寿命预测方法、系统、设备及介质.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112834927 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110014352.2 (22)申请日 2021.01.06 (71)申请人合肥

2023-06-06 约1.54万字 13页立即下载

基于SVPG模型的锂电池剩余寿命预测.docx 基于SVPG模型的锂电池剩余寿命预测一、引言随着电动汽车、移动设备等领域的快速发展，锂电池因其高能量密度、长寿命等优点得到了广泛应用。然而，锂电池的寿命预测一直是行业内的难题。因此，提出一种高效、准确的锂电池剩余寿命预测方法具有重要意义。本文提出了一种基于SVPG（SparseVariationalPredictiveGaussianProcess）模型的锂电池剩余寿命预测方法，以实现准确、高效地预测锂电池的剩余寿命。二、锂电池及其寿命预测的重要性 锂电池具有高能量密度、无记忆效应、长寿命等优点，是当前电动汽车、移动设备等领域的理想电源。然而，随着使用时间的延长，锂电池的容量会逐渐衰减，

2025-04-29 约4.23千字 9页立即下载

基于数据与模型融合的锂电池剩余寿命预测.docx 基于数据与模型融合的锂电池剩余寿命预测一、引言随着电动汽车、移动设备等领域的快速发展，锂电池的应用日益广泛。然而，锂电池的寿命问题一直是制约其广泛应用的关键因素之一。为了有效延长锂电池的使用寿命，提高其使用效率，对锂电池剩余寿命的预测显得尤为重要。本文旨在探讨基于数据与模型融合的锂电池剩余寿命预测方法，为锂电池的优化管理和使用提供参考。二、锂电池寿命预测的重要性 锂电池的寿命是指其在一定工作条件下，能够正常工作的总时间或充放电次数。准确预测锂电池的剩余寿命，对于提高其使用效率、延长使用寿命、降低维护成本具有重要意义。此外，准确的寿命预测还有助于实现电池的优化管理和再利用，降低环境污染。

2025-04-24 约4.55千字 9页立即下载

一种小样本条件下的锂电池剩余寿命预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113391211 B (45)授权公告日 2022.04.19 (21)申请号 202110654915.4 (56)对比文件

2023-06-21 约1.87万字 15页立即下载

一种锂电池剩余寿命预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114545274 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210094514.2 (22)申请日 2022.01.26 (71)申请人湖州学院地址 313000 浙

2023-05-09 约1.36万字 11页立即下载

一种基于RVM与PF算法融合的电池剩余使用寿命预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112816874 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202011503315.X G01R 31/392 (2019.01)

2023-06-06 约1.28万字 11页立即下载

一种基于数模联动的锂离子电池剩余使用寿命预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 115047350 A (43)申请公布日 2022.09.13 (21)申请号 202210729394.9 (22)申请日 2022.06.24 (71)申请人哈尔滨工业大学地址 150001

2023-05-23 约2.58万字 22页立即下载

一种基于工作温度矫正的电池剩余使用寿命预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116400224 A (43)申请公布日 2023.07.07 (21)申请号 202310319281.6 (22)申请日 2023.03.28 (71)申请人广州大学地址 510006

2023-07-05 约1.73万字 14页立即下载