CN114779087B 一种基于相关性分析与vmd-lstm的锂离子电池剩余使用寿命预测方法 （安徽理工大学）_第1页
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一种基于相关性分析与VMD-LSTM的锂离子本发明公开了一种基于相关性分析与VMD_性最强的特征参数作为预测锂离子电池RUL的态分量，并将这三种模态分量作为HI进行RUL预进行RUL初步预测，最后对三种模态分量的预测结果进行累加以实现锂离子电池RUL的精准预2充电时间与恒压充电时间的比值与电池容量具有较强相关性，作为预测锂离子电池RUL的2.根据权利要求1所述的基于相关性分析与VMD_LSTM的锂离子电池剩余寿命预测方电压以及恒流充电时间与恒压充电时间的比值,并计算上述特征参数与容量之间的Pers3.根据权利要求1所述的基于相关性分析与VMD_LSTM的锂离子电池剩余寿命预测方最优解，利用Parseval/PlancherelFourier理论得到ug"在频域的表达式i:"(),n表和334.根据权利要求1所述的基于相关性分析与VMD_LSTM的锂离子电池剩余寿命预测方(4.2)将得到的预测结果进行累加，i(/)=i(I)+i(t)+iz,(t),得到最终的锂离子4化将引起的电池失效会导致电池寿命缩短，甚至发生严重事故。RUL(RemainingUseful70所经历的循环周期。通常认为当电池容量下降至额定容量70电池即达到使用寿命方法产生的模态分量过多易导致模态重复或产生额外的预测结果进行累加以实现锂离子电池RUL的5[0009]步骤3，利用训练好的长短期记忆网络模型对3组模态分量进行锂离子电池RUL预截至电压以及恒流充电时间与恒压充电时间的比值,并计算上述特征参数与容量之间的[0012]步骤1.1、通过计算得出恒流充电程的最优解。利用Parseval/PlancherelFourier理论得到ug"在频域的表达式i:"(o),n[0022]初始化和2o),然后根据(3)～(6)式更新和6[0038]图1为本发明公开的一种基于相关性分析与VMD_LSTM的锂离子电池剩余寿命预测7样实验环境下采集的18650型号锂离子电池(B5,B6,B7,B18)充放电数据，电池额定容量为[0051]步骤1.2、通过计算得出恒流充电8程的最优解。利用Parseval/PlancherelFourier理论得到ug"在频域的表达式i:"(o),n[0062]初始化和2o),然后根据(3)～(6)式更新和9

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