基于多健康特征融合的锂电池SOH和RUL预测

摘要：

针对锂电池健康状态(SOH)和剩余使用寿命(RUL)预测精度较低的问题,提出一种基于多健康特征融合的锂电池SOH和RUL预测方法.首先从电池充电曲线中提取三个与容量退化有关的健康特征(HFs),提出多健康特征融合法得到间接健康特征(IHF).再采用改进的引力搜索算法优化支持向量回归模型,将IHF作为模型输入,SOH作为输出.最后,建立多项式回归模型对IHF随电池循环次数增加的变化趋势进行预测,将更新后的IHF和当前SOH估计值输入到估算模型中实现电池RUL的预测.实验结果表明所提出的方法有较高的预测精度和较强鲁棒性,能够联合实现电池SOH和RUL长期稳定的预测.

关键词：锂电池、健康状态、剩余使用寿命、健康特征、支持向量回归

所属期刊栏目：47

分类号：TM912

资助基金：国家自然科学基金;湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目

在线出版日期：2023-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：193-198