[發(fā)明專利]一種基于GASVM-AUKF算法的鋰電池剩余壽命預測方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910160991.2 | 申請日： | 2019-03-04 |
| 公開（公告）號： | CN109884548B | 公開（公告）日： | 2021-07-20 |
| 發(fā)明（設計）人： | 張永;薛志偉;袁燁;鄭英 | 申請（專利權）人： | 武漢科技大學 |
| 主分類號： | G01R31/392 | 分類號： | G01R31/392;G01R31/367 |
| 代理公司： | 北京路浩知識產(chǎn)權代理有限公司 11002 | 代理人： | 王瑩;李相雨 |
| 地址： | 430081 湖北省武漢*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 gasvm aukf 算法 鋰電池 剩余 壽命 預測 方法 | ||
1.一種基于GASVM-AUKF算法的鋰電池剩余壽命預測方法，其特征在于，包括：
獲取鋰電池的容量數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述容量數(shù)據(jù)建立狀態(tài)空間方程；
基于所述狀態(tài)空間方程和自適應無跡卡爾曼濾波AUKF算法，獲取鋰電池對應的殘差數(shù)據(jù)；
基于支持向量機SVM算法，計算所述殘差數(shù)據(jù)的預測值；
基于所述AUKF算法和所述殘差數(shù)據(jù)的預測值，預測所述鋰電池的電池剩余壽命；
所述基于所述狀態(tài)空間方程和自適應無跡卡爾曼濾波AUKF算法，獲取鋰電池對應的殘差數(shù)據(jù)，包括：
對所述狀態(tài)空間方程進行無損變換；
基于無損變換的結果預測并更新噪聲協(xié)方差矩陣，以得到鋰電池對應的殘差數(shù)據(jù)；
所述方法還包括：
在計算所述殘差數(shù)據(jù)的預測值時，基于遺傳算法對所述SVM算法中的算法參數(shù)進行優(yōu)化；
所述基于支持向量機SVM算法，計算所述殘差數(shù)據(jù)的預測值，包括：
根據(jù)ε-SVR的支持向量機和徑向基核函數(shù)，計算所述殘差數(shù)據(jù)的預測值。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述容量數(shù)據(jù)建立狀態(tài)空間方程，包括：
在所述容量數(shù)據(jù)中確定起始預測點；
根據(jù)所述起始預測點之前的容量數(shù)據(jù)和最小二乘法，建立所述狀態(tài)空間方程。
3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述AUKF算法和所述殘差數(shù)據(jù)的預測值，預測所述鋰電池的電池剩余壽命，包括：
基于所述AUKF算法和所述殘差數(shù)據(jù)的預測值，計算鋰電池預測容量；
若所述鋰電池預測容量大于預設容量閾值，則判定預測準確，以得到所述鋰電池的電池剩余壽命。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于武漢科技大學，未經(jīng)武漢科技大學許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權和技術合作，請聯(lián)系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/201910160991.2/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
