本发明公开了一种适用动力
锂电池非线性衰退过程的RUL预测方法，所述预测方法包括：S1、使用以GPR为核心的数据驱动方法对数据进行训练；S2、建立电池容量退化的经验模型或；S3、融合GPR模型和经验模型的结果进行跟踪，得容量值；S4、将步骤S3中容量值带入经验模型参数粒子滤波器中滤波修正得，再将修正参数后的经验模型返回至步骤S3；S5、循环执行步骤S3、S4，当电池容量估计值逼近失效阈值，计算出当前电池容量下的剩余寿命。本发明提供了能够减小经验模型在滤波过程中的误差，实时地调整模型达到更优的容量预测结果，根据容量失效阈值来计算出电池当前的剩余使用寿命。
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“适用动力锂电池非线性衰退过程的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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