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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。
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单位自动化学院; 河南理工大学; 黄河交通学院
