2024年11月26日 · 为此,本工作提出基于递归图多尺度特征的锂离子电池剩余寿命预测方法,用于解决从一维状态信号中提取关键退化特征的局限性。 鉴于递归图像内蕴含丰富的时空退化特征,首先,构建深度学习多尺度特征提取架构,通过可变大小的感受野,识别同一电压区域在多个周期内的时间维度变化以及相邻电压区域之间空间维度的递归图像时空演变,进而提取深层多尺度特
2022年4月20日 · 各国研究人员对电池状态评估与寿命预测方法进行了大量研究,提出了多种方法。 首先,介绍了SOC与SOH的定义及已有估算方法,并进行了对比；然后,介绍了RUL的定义,并对主要方法进行了分类与比较；最高后,总结了锂离子电池状态估计与寿命预测方面存在的
2024年10月25日 · 本文总结了用于电池RUL预测的常见ML方法的发展趋势,概述了延长电池寿命的方法,并分析了基于RUL预测延长锂离子电池寿命的可能性。
2024年11月30日 · 精确预测锂电池的剩余寿命 (Remaining Useful Life, RUL) 对保障设备安全方位运行、优化电池管理策略以及降低维护成本至关重要。 传统的RUL预测方法,例如基于物理模型的方法和简单的机器学习方法,往往难以捕捉电池复杂的退化机理以及数据中的非线性特征,预测精确度有限。 近年来,深度学习技术,特别是循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 和
2024年10月24日 · 本文将探讨利用Matlab平台,基于自回归积分滑动平均模型 (ARIMA) 对锂电池寿命进行预测的方法,并对模型的性能进行分析。 锂电池的退化过程是一个复杂的非线性过程,受到多种因素的影响,包括温度、充放电速率、深度放电以及电池自身的老化等。
2024年5月22日 · 本综述全方位面分析了锂电池剩余使用寿命预测领域研究现状,系统介绍了现有预测算法,并着重探讨了机器学习方法在该领域的应用。 基于模型的方法包括电化学模型、等效电路模型和经验退化模型；基于数据驱动的方法涵盖了支持向量回归、高斯过程回归、极限学习机、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等常用的机器学习方法。 本文详细分析了每种方法的
2024年7月22日 · 为了确保储能系统的安全方位稳定运行,精确预测锂离子电池的剩余使用寿命(Remaining Useful Life, RUL)至关重要。 本文提出了一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)和结合dropout技术的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)相结合的综合预测模型,可有效提高锂
2024年5月6日 · 为此,本工作提出基于递归图多尺度特征的锂离子电池剩余寿命预测方法,用于解决从一维状态信号中提取关键退化特征的局限性。 鉴于递归图像内蕴含丰富的时空退化特征,首先,构建深度学习多尺度特征提取架构,通过可变大小的感受野,识别同一电压区域在多个周期内的时间维度变化以及相邻电压区域之间空间维度的递归图像时空演变,进而提取深层多尺度特
2024年1月30日 · 本综述全方位面分析了锂电池剩余使用寿命预测领域研究现状,系统介绍了现有预测算法,并着重探讨了机器学习方法在该领域的应用。 基于模型的方法包括电化学模型、等效电路模型和经验退化模型；基于数据驱动的方法涵盖了支持向量回归、高斯过程回归、极限学习机、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等常用的机器学习方法。 本文详细分析了每种方法的
2020年11月27日 · 电池寿命预测方法是预测电池寿命的重要方法,常用的预测方法包括卡尔曼滤波预测法和标准粒子滤波预测法等。 卡尔曼滤波预测法是一种传统的预测方法,具有较高的参考价值和信号稳定性。
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