【摘 要】
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针对锂离子电池在线剩余寿命预测时容量难以直接测量以及预测表达的不确定性等问题,提出一种利用锂离子电池充放电监测参数构建剩余寿命预测健康因子的方法框架,实现了锂电池
【机 构】
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哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院自动化测试与控制系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61301205);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20112302120027);哈尔滨工业大学科研创新基金资助项目(HIT.NSRIF.2014017)
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针对锂离子电池在线剩余寿命预测时容量难以直接测量以及预测表达的不确定性等问题,提出一种利用锂离子电池充放电监测参数构建剩余寿命预测健康因子的方法框架,实现了锂电池健康状态的表征,同时利用高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)方法给出剩余寿命预测的不确定性区间,从而构建了锂离子电池在线剩余寿命预测的方法体系。基于NASA锂离子电池数据集和卫星锂离子试验数据的剩余寿命预测验证和评估实验,表明本文提出的方法框架可以很好地支撑电池在线剩余寿命预测的应用,具备较好的电池剩余寿命预测精度和不确定性管理能力。
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