[1]王 正１,２.基于DAE-HTPF的新能源汽车电池剩余寿命预测[J].机械与电子,2020,(03):3-5.
　WANG Zheng,RemainingLife Prediction of New Energy Vehicle Battery Based on DAE-HTPF[J].Machinery & Electronics,2020,(03):3-5.
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基于DAE-HTPF的新能源汽车电池剩余寿命预测()
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机械与电子[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
期数:
2020年03期
页码:
3-5
栏目:
设计与研究
出版日期:
2020-03-24

文章信息/Info

Title:
R emaining Life Prediction of New Energy Vehicle Battery Based on DAE-HTPF
文章编号:
１００１- ２２５７（２０２０）０３- ０００３- ０３
作者:
王 正１; ２
１．宁夏大学新华学院，宁夏 银川 ７５００２１；
２．宁夏大学土木与水利工程学院，宁夏 银川 ７５００２１
Author(s):
WANG Zheng1;  2
１．ＸｉｎｈｕａＣｏｌｌｅｇｅｏｆＮｉｎｇｘｉａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙｉｎｃｈｕａｎ７５００２１，Ｃｈｉｎａ；
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｉｖｉｌａｎｄＨｙｄｒａｕｌｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｉｎｇｘｉａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙｉｎｃｈｕａｎ７５００２１，Ｃｈｉｎａ
关键词:
锂电池; 剩余寿命预测; ＤＡＥ ＨＴＰＦ; 性能退化
Keywords:
ｌｉｔｈｉｕｍ ｉｏｎｂａｔｔｅｒｙ; ｒｅｍａｉｎｉｎｇｕｓｅｆｕｌｌｉｆｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ; ＤＡＥ ＨＴＰＦ; ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ
分类号:
ＴＰ２０６.３
文献标志码:
A
摘要:

针对反映锂电池寿命的趋势性特征自学习与电池剩余寿命预测问题，提出了基于降噪自编码器（denoising auto-encoder，DAE）与混合趋势粒子滤波（hybrid trend particle filter，HTPF）的电池剩余寿命预测方法。利用电池使用前期的信号特征训练DAE，然后将使用中后期的电池信号特征输入DAE中，并提取重构误差。另外，利用HTPF方法对电池生命周期内的信号特征进行分析，建立自适应状态方程。分析结果表明，该方法能有效地对锂电池的性能退化趋势性特征进行自提取，从而有效地减少人为因素的干扰，同时相比于传统粒子滤波（particle filter，PF），HTPF对电池剩余寿命预测精度更高。

Abstract:
A method of battery life prediction based on Denoising Auto-encoder (DAE) and Hybrid Trend Particle Filter (HTPF) was proposed to analyze the trend feature of self-learning for lithium battery and its remaining life prediction. The DAE was first trained by the signal characteristics of the battery in its early stage, then input with the signal characteristics of it in middle and late stages, and the reconstruction error data was extracted. In addition, the HTPF method was used to analyze the signal characteristics in the battery life cycle, and an adaptive state equation was established. The analysis results show that this method can effectively extract the degradation trend characteristics of lithium battery, thus effectively reducing the interference of human factors. Compared with traditional particle filter (PF), HTPF is more accurate in predicting battery remaining life.

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[3]王 正１,２.基于机器学习的新能源汽车电池剩余寿命预测[J].机械与电子,2019,(12):9.
　WANG Zheng,Remaining UsefulLife Prediction of New Energy Vehicle Battery Based on Machine Learning[J].Machinery & Electronics,2019,(03):9.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：２０１９- ０９- ０４
基金项目：宁夏大学新华学院科学研究基金资助项目（１８ＸＨＫＹ０１）；宁夏２０１９年度高等学校“双师型教师实践锻炼计划”项目
作者简介：王 正 （１９８８－），男，宁夏银川人，讲师，主要从事智能控制算法和数值模拟研究。
更新日期/Last Update: 2020-04-20