DGM和RVM融合的电动汽车电池寿命预测研究

作者：陈乾辉; **刚

来源：科技通报, 2018, 34(10): 121-124.

DOI：10.13774/j.cnki.kjtb.2018.10.021

• RVM
• DGM
• 寿命预测
• BMS
• RUL

电池寿命预测已经成为指导电池安全运行维护的一个重要依据,针对相关向量机(relevance vector machine,RVM)和灰色模型(grey model,GM)等传统方法中存在的长期预测能力差和预测精度低、稳定性不高等问题,提出了一种离散灰色模型(diecrete grey model,DGM)和RVM融合的电池寿命预测方法,该方法利用DGM的动态更新提高了RVM的预测精度,从而解决了电动汽车预测精度不高和稳定性差的问题,实验结果证明,电动汽车电池寿命预测能力得到了极大的提高,其预测精度可达95%以上,完全满足电动汽车电池运行维护的要求。

• 单位
  商丘工学院