【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电池剩余使用寿命预测，具体涉及基于融合特征的锂离子电池剩余使用寿命预测方法。
技术介绍
1、锂离子电池因其具有高能量密度、低自然放电率、长使用寿命、绿色清洁等优势，被广泛用作新能源汽车的动力电池。然而，锂离子电池在使用的过程中随着环境温度的变化和循环充放电次数的累积，其容量会不断衰退，内阻持续增加，进而影响电池的续航能力和功率输出。长期使用会导致电池的充电速度变慢，续航里程缩短，严重老化的电池甚至可能出现膨胀、漏液或热失控等安全风险。通过准确预测电池剩余使用寿命（remaininguseful life, rul），电池管理系统（battery management system, bms）能够提示用户及时对电池进行维护检查或更换，从而避免潜在安全事故的发生，确保电池和设备的长期稳定运行。这里所提的rul指的是电池使用过程中以充放电循环次数为单位的剩余循环寿命，表示电池容量降低到规定失效阈值之前的剩余可用充放电循环次数。
2、目前已有的rul预测方法主要分为基于机理模型的方法和基于数据驱动的方法。基于机理模型的...
【技术保护点】
1.基于融合特征的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于融合特征的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于：所述的S2中，健康因子包括恒流充电时间、恒压充电时间以及基于锂离子电池恒流充电电压曲线提取的不同起始电压的等时间电压增量、不同电压变化区间的等电压上升时间、充电电压曲线斜率最低点斜率值、充电电压曲线斜率最低点时间和充电电压曲线斜率最低点电压值。
3.根据权利要求1所述的基于融合特征的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于：所述的S2中，预处理包括：
4.根据权利要求3所述的...
【技术特征摘要】
1.基于融合特征的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于融合特征的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于：所述的s2中，健康因子包括恒流充电时间、恒压充电时间以及基于锂离子电池恒流充电电压曲线提取的不同起始电压的等时间电压增量、不同电压变化区间的等电压上升时间、充电电压曲线斜率最低点斜率值、充电电压曲线斜率最低点时间和充电电压曲线斜率最低点电压值。
3.根据权利要求1所述的基于融合特征的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于：所述的s2中，预处理包括：
4.根据权利要求3所述的基于融合特征的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于：对于savitzky-golay滤波器，定义自适应窗口调整公式为：
5.根据权利要求1所述的基于融合特征的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，其特征在于：所述的s3中，从预处理后的健康因子中筛选出实现锂离子电池rul预测的最终预测特征的方法为：
6.根据...
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