本发明属于电动汽车电池管理系统,尤其是涉及一种基于动态灰色预测建模的锂电池容量拐点辨识方法。 背景技术： 1、锂电池作为储能方式由于其能量密度高、体积小及便捷性被广泛应用于电子设备、新能源汽车,甚至航天器等主要部件。
本研究提出了一种改进的灰色粒子滤波模型,可以更加精确地预测锂离子电池的剩余使用寿命。这一模型的创新点在于采用了递归最高小二乘参数估计方法,可以更好地适应不同的数据。该研究对于提高锂离子电池的使用寿命和电动汽车的可信赖性具有重要
据共有 /组,每组包含充电容量（ 7 ）、放电容量（ 7 ）和放电容量衰减率。 根据流程. 图可知,不同条件下获得的数据个数不一致,为了进行运算,统一采用 ).& 组数据进行分析。 ( 1, - 0. 63) 误差 ( 263, 2. 93) 谢谢各位专家聆听！
因此,本文提出一种新型的具有动态延迟效应的分数系统灰色预测模型（简称FHMGM（1,N））。 在灰色预测模型中引入分数阶Huasdorff算子来反映充放电过程中变量之间的动态延迟。 同时,所选择的具有系统结构的灰色预测模型能够更好地表征系统中多个变量之间的关系,并对具有平行关系的几个主要变量进行分析。 此外,利用遗传算法确定最高优非线性参数
首先,建立了具有递归最高小二乘参数估计的灰色粒子滤波模型,并对模型的参数进行了训练。其次,使用参数和提出的模型来预测 rul。最高后利用nasa锂离子电池开放数据集进行验证。从rul精确率和平均绝对百分比误差两个角度评估模型。还对高温条件下的
本文提出了一种新的分数系统灰色预测模型,该模型具有动态时滞效应,用于评估锂电池的健康状态。该模型中引入了分数阶Huasdorff运算符,以反 该模型中引入了分数阶Huasdorff运算符,以反
针对单一模型不能反映容量再生现象,长期预测精确度有限的问题,本申请提供了一种基于灰色模型的锂电池剩余寿命概率预测的方法。 为实现本申请的目的,本申请将灰色模型与马尔可夫链和相关向量机(relevancevectormachine,rvm)两种概率工具结合,提供了一种基于
3.本发明提供了一种基于改进灰色模型的锂离子电池寿命预测方法,将改进的鸟群算法 (bird swarm algorithm,bsa)和灰色模型相结合,提高锂离子电池寿命预测的精确度,弥补灰色模型在锂离子电池寿命预测领域存在的不足。
本文提出了一种结合改进灰鲸优化算法和可变遗忘因子的在线极限学习机（ELM）的方法,用于电池SOH估计和RUL预测。 首先,本文从充电阶段的数据中提取电压和电流特征,利用极度随机树（ERT）对这些特征进行重要性排序,并选取最高具代表性的特征作为模型输入。 为了进一步提高模型的估计精确度,本文引入了灰鲸优化 算法优化 可变遗忘因子的在线
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