【摘 要】
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航空锂电池是飞机的重要组成部分，对其进行剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）预测至关重要。目前，一般采用锂电池容量作为RUL指标，但在飞机实际运行中，锂电池容量难以准确测量，同时面临长期寿命预测精度的问题。因此，提出一种基于间接健康指标和回声状态网络（Echo State Network,ESN）的锂电池RUL预测方法，基于一阶偏相关系数分析方法提取最能代表电池寿命的
【机 构】
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故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室
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航空锂电池是飞机的重要组成部分，对其进行剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）预测至关重要。目前，一般采用锂电池容量作为RUL指标，但在飞机实际运行中，锂电池容量难以准确测量，同时面临长期寿命预测精度的问题。因此，提出一种基于间接健康指标和回声状态网络（Echo State Network,ESN）的锂电池RUL预测方法，基于一阶偏相关系数分析方法提取最能代表电池寿命的间接健康指标来代替容量指标，建立间接健康指标预测模型。同时基于深度学习中的ESN，结合粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）对网络参数进行优化，建立退化预测模型，实现锂电池RUL预测，解决长期预测精度问题。使用NASA电池数据进行实验验证说明，该方法相较于其他方法具有更高的精度、稳定性以及良好的泛化能力。
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