基于DAE-HTPF的新能源汽车电池剩余寿命预测

来源：机械与电子杂志2020年第03期北京时间：

作者：王正

单位：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

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。

关键词：锂电池;剩余寿命预测;ＤＡＥ ＨＴＰＦ;性能退化