本发明公开一种基于HI和ANN的
锂离子电池RUL预测方法，首先搜索充放电过程中所有已经测量到的电压、电流、温度等，根据数据不同特性，提出不同的特征提取方法获取与容量相关的HI。针对提取后的HI中可能出现的异常值，根据异常值所在的位置，采用常见的平均值替代法及归一化替代法。然后，基于修正后的各项HI与容量之间的Pearson相关系数进行最优特征选择，选出值最大的作为最优的HI。最后，从时间序列HI的形状特征、时间依赖特性、序列变换特征3个方面来构建神经网络，从而实现RUL的预测。本发明所用的提取方法较为简单；降低后续网络训练和预测成本；降低了噪声对于序列的干扰，提高了预测精度。
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“基于HI和ANN的锂离子电池RUL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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