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公开(公告)号：CN117572254A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311669807.X
申请日：2023-12-07
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G01R31/378 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种基于榛子树搜索算法HKELM锂电池剩余使用寿命预测方法，包括以下步骤：S1、获取锂电池数据集，提取放电循环中的电池容量数据称为原始容量数据，选取容量作为健康因子；S2、利用完全自适应噪声集合经验模态分解对原始容量数据进行去噪，分解为K个分量；S3、计算K个分量和原始容量数据的Pearson相关系数，选取相关系数大的作为去噪数据，并划分为训练集和测试集；S4、采用榛子树搜索算法选取HKELM最优参数，建立基于改进HKELM锂电池剩余使用寿命预测模型。本发明提高了锂电池剩余使用寿命预测的精度和效率，对于提高锂电池的稳定性和安全性具有重要的实际工程意义。
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