【摘 要】
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锂离子电池已经被应用于B787客机,为进一步提高B787锂离子电池的可靠性,针对传统基于相关向量机的电池剩余使用寿命预测方法的不足,提出一种把相关向量机、差分进化算法和粒
【机 构】
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中国民航大学工程训练中心,中国民航大学电子信息与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1733119);国家自然科学基金项目(U1333111);中央高校基本科研业务费：机载气象雷达冷却系统性能评估研究(3122016D008)~~
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锂离子电池已经被应用于B787客机,为进一步提高B787锂离子电池的可靠性,针对传统基于相关向量机的电池剩余使用寿命预测方法的不足,提出一种把相关向量机、差分进化算法和粒子群优化算法融合的的方法。通过差分进化算法和粒子群优化算法对相关向量机的参数进行优化,增强其对电池历史监测数据退化趋势的预测能力。应用卡尔曼滤波器对融合算法实施优化,将优化后的预测结果作为在线样本添加到训练集中,对提出的模型重新训练,以此来动态调整系数矩阵和相关向量以执行下一次迭代预测。基于B787锂离子电池测量数据,对所提方法的有效性和
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