【摘 要】
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在锂电池使用过程中,其容量随着使用条件的差异以不同的速率衰减,导致逐步老化直至失效,提出了一种故障物理与粒子滤波融合的锂离子电池剩余寿命预测方法,融合数据驱动法和故
【机 构】
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中国航天系统科学与工程研究院,北京航空航天大学
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在锂电池使用过程中,其容量随着使用条件的差异以不同的速率衰减,导致逐步老化直至失效,提出了一种故障物理与粒子滤波融合的锂离子电池剩余寿命预测方法,融合数据驱动法和故障物理模型法的优势,充分利用锂电池动态机理模型和测量数据,首先建立电池物理参数(即正极活性材料有效质量,正极锂离子耗损容量)与退化容量之间的模型框架,借助粒子滤波方法对描述电池物理参数的经验模型进行参数估计,实现对锂电池剩余寿命的预测。对一款锂电池剩余寿命预测,通过案例验证,其误差为1.97%,证明了该方法的有效性和准确性。
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