本发明公开了一种基于稀疏系数多核相关向量机的
锂电池剩余寿命预测方法，应用集合经验模态分解去噪提取接近原本数据的去噪数据，并基于该数据应用稀疏系数多核相关向量机建立预测模型对锂电池的剩余寿命进行预测；具体方法为：测量锂电池随着充放电周期的健康状况数据；对锂电池的容量测量数据进行集合经验模态分解去噪；计算锂电池失效的容量阈值；基于锂电池的容量去噪数据序列和充放电周期数据序列，应用粒子群算法优化生成稀疏系数多核相关向量机的稀疏系数；应用稀疏系数多核相关向量机预测锂电池的剩余寿命。本发明操作方法简单有效，可精确地预测锂电池的剩余寿命。
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“基于稀疏系数多核相关向量机的锂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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