本发明涉及一种具有模型主动更新策略的
锂离子电池剩余寿命预测方法，根据放电曲线的电压范围得出的时间序列进行变换得出每次放电循环等价的放电差异序列，并以此得出
锂电池的健康指数时间序列，根据这个放电电压序列与健康指数序列的对应进行时间序列预测以确定电池的剩余寿命。通过对于放电电压曲线进行采样熵特征提取并建模以提供一个完整且精确的充放电过程与电池性能指标的联系。在此性能指标模型的基础上，将短期时间序列预测结果不断地更新到已知性能指标数据序列中，并进行相关性分析，根据相关性程度不同，通过扩充训练集的方式进行重新训练，与原有的迭代更新训练方式有所不同，动态地更新预测模型，从而提高预测精度。
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“具有模型主动更新策略的锂离子电池剩余寿命预测方法” 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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