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基于VMD-ELM的锂离子电池剩余寿命预测方法研究

作  者:
邹博雨;张营;李泱;陈璐;徐剑澜;顾杰
单  位:
南京林业大学汽车与交通工程学院
关键词:
锂离子电池;变分模态分解;极限学习机;剩余寿命预测;
摘  要:
针对锂离子电池剩余寿命精确预测的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的锂离子电池剩余寿命预测方法。利用VMD分解锂电池容量信号得到一系列表征信号局部特性的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后基于每个IMF,分别训练ELM模型,最后将每个ELM模型的预测结果加和求得锂离子电池的剩余寿命。基于NASA锂离子电池数据集对方法进行验证。结果表明,基于VMD-ELM的锂离子电池剩余寿命预测方法相较于ELM寿命预测模型和EMD-ELM寿命预测模型,提高了锂电池寿命预测的精度。

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