本發明公開了一種基于IGS?SVM的鋰離子電池剩余使用壽命預測方法及系統,使用放電端電壓構建與NASA鋰電池容量具有相同退化能力的健康因子HI;根據健康因子HI和提取的歷史數據建立鋰電池RUL預測的數據集,并將數據集分為訓練集和測試集;利用改進的網格搜索方法在訓練集上對支持向量機的參數進行優化得到最佳參數,利用最佳參數更新支持向量機模型的參數,得到IGS?SVM模型;將測試集放入IGS?SVM模型中,得出測試集在模型訓練中平均絕對誤差值和均方根誤差值以及擬合度可決系數的值,衡量預測值與真實值之間的容量預測誤差,實時預測鋰電池的剩余使用壽命。本發明適用于鋰電池在線RUL預測,具有很好的實用性。
聲明:
“基于IGS-SVM的鋰離子電池剩余使用壽命預測方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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