公开(公告)号：CN109884548B

公开(公告)日：2021-07-20

申请号：CN201910160991.2

申请日：2019-03-04

Applicant: 武汉科技大学

Inventor： 张永 ,  薛志伟 ,  袁烨 ,  郑英

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于GASVM‑AUKF算法的锂电池剩余寿命预测方法，包括：获取锂电池的容量数据，并根据所述容量数据建立状态空间方程；基于所述状态空间方程和自适应无迹卡尔曼滤波AUKF算法，获取锂电池对应的残差数据；基于支持向量机SVM算法，计算所述残差数据的预测值；基于所述AUKF算法和所述残差数据的预测值，预测所述锂电池的电池剩余寿命。本发明实施例提供的锂电池剩余寿命预测方法及系统，采用AUKF算法，可以实现过程噪声协方差与观测噪声协方差的自适应更新，降低噪声对整体滤波效果的影响，提高滤波精度，实现准确的剩余寿命预测结果。

公开(公告)号：CN109884548A

公开(公告)日：2019-06-14

申请号：CN201910160991.2

申请日：2019-03-04

Applicant: 武汉科技大学

Inventor： 张永 ,  薛志伟 ,  袁烨 ,  郑英

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/367

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于GASVM-AUKF算法的锂电池剩余寿命预测方法，包括：获取锂电池的容量数据，并根据所述容量数据建立状态空间方程；基于所述状态空间方程和自适应无迹卡尔曼滤波AUKF算法，获取锂电池对应的残差数据；基于支持向量机SVM算法，计算所述残差数据的预测值；基于所述AUKF算法和所述残差数据的预测值，预测所述锂电池的电池剩余寿命。本发明实施例提供的锂电池剩余寿命预测方法及系统，采用AUKF算法，可以实现过程噪声协方差与观测噪声协方差的自适应更新，降低噪声对整体滤波效果的影响，提高滤波精度，实现准确的剩余寿命预测结果。

公开(公告)号：CN113901716A

公开(公告)日：2022-01-07

申请号：CN202111178293.9

申请日：2021-10-09

Applicant: 武汉科技大学

Inventor： 张永 ,  涂雷 ,  薛志伟 ,  郑英 ,  赵敏

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/02 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明提供一种基于WOUKF算法的锂离子电池剩余寿命预测方法，包括如下步骤：步骤1：对电池数据集进行电池容量数据提取，以电池容量作为锂电池寿命预测指标，根据锂电池的循环周期选择预测起始点，利用预测起始点之前的电池容量数据拟合模型，并建立状态空间模型；步骤2：利用WOUKF算法追踪已知历史数据，直至得到第T时刻状态变量，获取在预测起始点之前每个时刻的电池容量预测值与电池容量实测值之间的残差数据；步骤3：残差数据和电池容量实测值训练LSTM模型，获得未来时刻的残差数据预测值及电池容量预测量测值；步骤4：更新状态向量，预测出电池容量，重复步骤3直到预测的电池容量达到失效阈值时停止，计算出RUL。