摘要
本发明公开了基于SABO‑ELM模型的锂离子电池剩余寿命预测方法及相关装置,属于电池寿命预测技术领域,所述方法包括获取锂离子电池的电量增量曲线,通过所述电量增量曲线提取得到健康因子;评估所述健康因子与锂离子电池容量之间的相关性强度后,筛选出显著相关健康因子;采用减法平均算法对极限学习机的权值和偏置阈值进行优化后,将所述显著相关健康因子输入至所述极限学习机中训练得到SABO‑ELM模型,通过所述SABO‑ELM模型预测锂离子电池剩余寿命。本发明能够提高锂离子电池RUL预测的精度。
技术关键词
极限学习机
锂离子电池容量
因子
曲线
电池寿命预测技术
处理器
可读存储介质
算法
卡尔曼滤波
恒流充电
计算机程序产品
位置更新
预测系统
强度
存储器
电子设备
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编码方法
校验规则
张量分解方法
重构误差
电子病历系统
掺杂设备
温度控制方法
混合传感网络
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非均质材料
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标记