文档名：充放电多特征融合的锂电池寿命预测方法
摘要：针对电池容量及内阻测量易受环境影响、复杂工况下剩余寿命难以准确预测的难题,提出了一种充放电多特征指标融合的锂电池寿命预测方法.通过分析电池的循环老化数据,研究不同周期充电曲线和放电曲线的特点,提取等压降放电时间、等时间放电压降、恒压充电时间及断电压降4个特征指标,并分析了各特征指标与容量衰减之间的相关性.提出信息熵改进的灰度关联分析法.构建充放电过程融合指标表征电池的健康状态,健康状态表征的均方根误差平均值为0.0213,优于单过程融合指标估算误差.以融合特征指标为输出,充放电循环的测量数据为输入,建立卷积神经网络模型对电池的剩余寿命进行在线预测,寿命预测误差约为0.0890,稳定性误差约为0.0160.
作者：高静怡 陈首轩 周明博 曹军义Author：GAOJingyi CHENShouxuan ZHOUMingbo CAOJunyi
作者单位：西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室,西安710049
刊名：重庆理工大学学报 ISTIC
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(4)
分类号：TM912
关键词：锂离子电池 健康状态 剩余寿命 融合指标
机标分类号：TP391.41TN911.73TP181
在线出版日期：2023年3月20日
基金项目：国家自然科学基金充放电多特征融合的锂电池寿命预测方法[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(4)高静怡 陈首轩 周明博 曹军义针对电池容量及内阻测量易受环境影响、复杂工况下剩余寿命难以准确预测的难题,提出了一种充放电多特征指标融合的锂电池寿命预测方法.通过分析电池的循环老化数据,研究不同周期充电曲线和放电曲线的特点,提取等压降放电...参考文献和引证文献
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