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基于DOD-LN-GPR模型的鋰離子電池SOH估計方法

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摘 要:針對鋰離子電池健康狀態(tài)(SOH)的估計中預(yù)測精度不高、健康特征輸入冗余、數(shù)據(jù)預(yù)處理繁瑣的問題,提出一種基于放電深度(DOD)的改進(jìn)高斯過程回歸SOH預(yù)測模型。在鋰離子電池的放電曲線中,計算出鋰離子電池的放電深度,并將其作為唯一的健康特征。同時改進(jìn)傳統(tǒng)的高斯過程回歸(GPR)算法,利用線性(LIN)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)的組合核函數(shù)(LIN+NN)擬合鋰離子電池容量全局衰退和局部波動的趨勢,從而建立DOD-LN-GPR鋰離子電池SOH估計模型。(剩余16133字)

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