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基于KF-BPNN融合算法的电池循环寿命预测方法
被引量：
2
1
作者
张宁
刘一飞
+1 位作者
汤建林
李佳宽
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2022年第5期39-44,共6页
为了解决实际应用过程中电池循环寿命预测精度较低的问题,提出卡尔曼滤波-BP神经网络(KF-BPNN)融合算法对电池的循环寿命进行预测。该方法选用电池内阻作为循环寿命的评估参数,利用BPNN预测电池的内阻值,并将预测内阻值作为KF算法的观...
为了解决实际应用过程中电池循环寿命预测精度较低的问题,提出卡尔曼滤波-BP神经网络(KF-BPNN)融合算法对电池的循环寿命进行预测。该方法选用电池内阻作为循环寿命的评估参数,利用BPNN预测电池的内阻值,并将预测内阻值作为KF算法的观测值来修正卡尔曼滤波观测方程系数,从而提高循环寿命预测精度。实验结果表明:融合算法的预测精度有了明显提高。
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关键词
电池循环寿命
电池寿命预测
内阻
kf
-
bpnn
融合
算法
下载PDF
职称材料
题名
基于KF-BPNN融合算法的电池循环寿命预测方法
被引量：
2
1
作者
张宁
刘一飞
汤建林
李佳宽
机构
海军工程大学兵器工程学院
出处
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2022年第5期39-44,共6页
基金
国家部委基金资助项目(20170588)。
文摘
为了解决实际应用过程中电池循环寿命预测精度较低的问题,提出卡尔曼滤波-BP神经网络(KF-BPNN)融合算法对电池的循环寿命进行预测。该方法选用电池内阻作为循环寿命的评估参数,利用BPNN预测电池的内阻值,并将预测内阻值作为KF算法的观测值来修正卡尔曼滤波观测方程系数,从而提高循环寿命预测精度。实验结果表明:融合算法的预测精度有了明显提高。
关键词
电池循环寿命
电池寿命预测
内阻
kf
-
bpnn
融合
算法
Keywords
battery cycle life
battery life prediction
internal resistance
kf
-
bpnn
fusion algorithm
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于KF-BPNN融合算法的电池循环寿命预测方法
张宁
刘一飞
汤建林
李佳宽
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2022
2
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职称材料
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参考文献
引证文献
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