【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源锂电池可靠性估计技术，具体而言涉及一种基于随机退化过程的锂离子电池rul预测方法。
技术介绍
1、预测锂离子电池的剩余使用寿命是新能源和电子产品领域的一个关键问题。由于其高能量和高功率密度的特性，锂离子电池广泛应用于各种应用，如电动汽车、可再生能源存储系统和便携式电子设备。锂离子电池的老化过程涉及电池物理和化学性质的复杂变化，因此难以准确评估其健康状况和预测剩余使用寿命。
2、传统的锂离子电池剩余使用寿命预测方法依赖于经验方法，如容量衰减和电压测量。这些方法仅提供有限的关于电池内部退化机制的信息，不能对剩余使用寿命进行准确预测。近年来，越来越多的人关注使用机器学习算法和深度学习等数据驱动方法来预测锂离子电池的剩余使用寿命。这些方法可以从大量的电池数据中有效提取和分析老化模式。但是，它们缺乏对退化机制的明确物理理解，可能导致预测不准确。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术的不足，提供一种基于随机退化过程的锂离子电池rul预测方法，鉴于锂电池的复杂降解过程...
【技术保护点】
1.一种基于随机退化过程的锂离子电池RUL预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于随机退化过程的锂离子电池RUL预测方法，其特征在于，所述退化数据集来自NASA锂电池全寿命周期退化数据集、MIT锂电池退化数据集或通过全寿命周期试验获取的数据集。
3.根据权利要求1所述的一种基于随机退化过程的锂离子电池RUL预测方法，其特征在于，所述步骤S2采用如下的状态空间模型描述锂电池产品的退化过程：
4.根据权利要求1所述的一种基于随机退化过程的锂离子电池RUL预测方法，其特征在于，所述步骤S3中所构建模型关键的超...
【技术特征摘要】
1.一种基于随机退化过程的锂离子电池rul预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于随机退化过程的锂离子电池rul预测方法，其特征在于，所述退化数据集来自nasa锂电池全寿命周期退化数据集、mit锂电池退化数据集或通过全寿命周期试验获取的数据集。
3.根据权利要求1所述的一种基于随机退化过程的锂离子电池rul预测方法，其特征在于，所述步骤s2采用如下的状态空间模型描述锂电池产品的退化过程：
4.根据权利要求1所述的一种基于随机退化过程的锂离子电池rul预测方法，其特征在于，所述步骤s3中所构建模型关键的超参数分别有a，c，ξ，σ，采用em方法对超参数进行估算，设，em方法包括e步骤和m步骤，e步骤为：假设为em方法第l步的循环初始参数，则观测序列y条件下的联合对数似然的期望为：；其中，；m步骤为：根据期望最大化求解条件，当其偏微分为0时，取最大值，则可得第l+1步的循环参数值，具体表达如下：；结合pf算法对关键期望值的估算，通过迭代学习求出对应的超参数，以此完成模型的状态估计。
5.根据权利要求1所述的一种基于随机退化过程的锂离子电池rul预测方法，其特征在于，所述步骤s5中通过em-pf算法获取rul的具体预测结果，通过以下公式对比真实值和预测值得出对应的预测残差：；式中，为em-pf算法在1～t时刻预测的rul值，为1～t时刻的...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。