文献类型：期刊文章

作　　者：王帅[1] 韩伟[1] 陈黎飞[1] 苏小红[2]

WANG Shuai;HAN Wei;CHEN Li-fei;SU Xiao-hong(Digital Fujian Intermet-of-Things Laboratory of Environmental Monitoring,College of Mathematics and Informatics,Fujian Normal University,Fuzhou Fyjian 350007,China;School of Computer Science and Technology,Harbin Institute of Technology,Harbin Heilongjiang 150001,China)

机构地区：[1]福建师范大学数学与信息学院数字福建环境监测物联网实验室,福建福州350007 [2]哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001

出　　处：《电源技术》

基　　金：国家自然科学基金(61672157);福建省自然科学基金(2019J01021006);福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JT180074)。

年　　份：2020

卷　　号：44

期　　号：3

起止页码：346-351

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在各种各样的装置与设备中,锂离子电池剩余寿命(remaining useful life,RUL)的准确预测起着重要作用,越来越多的研究人员开始重视对锂离子电池可靠性和安全性预测的研究。粒子滤波(particle filter,PF)方法一般用于模型结构已知或者可以获得模型的情况下,来估计和预测时间序列。改进已有的锂离子电池容量经验指数衰退模型,降低了状态方程参数估计的个数。实验比较了基于PF方法,原指数经验模型及改进经验模型的锂离子电池剩余寿命预测的精度,其结果显示改进后的模型提高了预测精度,降低了误差率,并且缩小了不确定性范围。

关 键 词：剩余寿命 健康管理与预测  指数模型  粒子滤波 状态方程  

分 类 号：TM912]