本发明针对
锂离子电池剩余使用寿命预测健康指标测量难度大、冗余性高的问题，提出一种基于PCA‑NARX神经网络的锂离子电池剩余使用寿命预测方法和系统。该方法包括：1)分析锂离子电池在不同放电周期的恒流放电电压变化规律，提取出能反映电池性能退化的参数；2)验证所提取的参数之间、所提取的参数与锂离子电池容量之间的相关性，并利用PCA算法去除参数的冗余，将去除冗余后得到的主成分作为锂离子电池的健康指标；3)将得到的锂离子电池的健康指标输入NARX神经网络，进行锂离子电池容量估计和剩余使用寿命预测。实验结果证明本发明方法的预测精度高，可用于锂离子电池剩余使用寿命精确预测。
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“基于PCA-NARX神经网络的锂离子电池剩余使用寿命预测方法和系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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