摘要
新能源汽车电池剩余使用寿命(Remaining Useful Life, RUL)预测不准确会导致电池失效,增加交通事故的风险。在开展电池RUL预测时,若不能及时对电池质量数据去噪,会使预测精度降低。为有效提升电池剩余寿命预测精度,提出粒子群算法下新能源汽车动力电池RUL预测方法。通过分析动力电池的工作原理,获取电池工作过程中能耗衰减给电池寿命带来的影响,确定电池寿命预测影响因素,并对其分析确定电池现阶段衰退点,完成电池质量数据采集。通过对采集数据去噪,获取电池质量完整数据,结合Bi-LSTM网络构建新能源汽车动力电池剩余寿命预测模型,并使用粒子群算法对模型优化,实现对新能源汽车动力电池剩余寿命的精准预测。实验结果表明,上述方法电池剩余寿命预测时的均方根误差低于0.025%,且预测效果好。
-
单位自动化学院; 河南理工大学; 黄河交通学院