本发明公开了一种基于IGS‑SVM的
锂离子电池剩余使用寿命预测方法及系统，使用放电端电压构建与NASA
锂电池容量具有相同退化能力的健康因子HI；根据健康因子HI和提取的历史数据建立锂电池RUL预测的数据集，并将数据集分为训练集和测试集；利用改进的网格搜索方法在训练集上对支持向量机的参数进行优化得到最佳参数，利用最佳参数更新支持向量机模型的参数，得到IGS‑SVM模型；将测试集放入IGS‑SVM模型中，得出测试集在模型训练中平均绝对误差值和均方根误差值以及拟合度可决系数的值，衡量预测值与真实值之间的容量预测误差，实时预测锂电池的剩余使用寿命。本发明适用于锂电池在线RUL预测，具有很好的实用性。
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“基于IGS-SVM的锂离子电池剩余使用寿命预测方法及系统” 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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