【摘 要】
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锂离子电池寿命预测是掌握电源性能衰退趋势的重要手段,已成为电子系统健康管理领域的研究热点;针对锂离子电池的寿命预测问题,基于NASA艾姆斯中心的锂离子电池地面试验采集
【机 构】
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青海民族大学物理与电子信息工程学院
【基金项目】
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青海湟中堆绣艺术图像数字保护资源库开发（2019-GX-170）
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锂离子电池寿命预测是掌握电源性能衰退趋势的重要手段,已成为电子系统健康管理领域的研究热点;针对锂离子电池的寿命预测问题,基于NASA艾姆斯中心的锂离子电池地面试验采集的数据,将扩展卡尔曼滤波(EKF)算法应用于锂离子电池寿命预测过程中,并针对预测过程中存在的问题,采用最优Loess平滑原理进行改进,从而提高了预测的稳定性和精确性;实验结果表明,提出的预测方法能够有效地用于锂离子电池寿命预测中,在工程应用方面具有较高的实用价值。
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