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EstimationofLithium-IonBattonNovelFeatureExtractionandAdapMulti-KernelRelevanceVectorMachine.一种锂离子电池剩余使用寿命间接预测方法一种锂离子电池剩余使用寿命间接预测方接着基于支持向量回归算法构建间接健康因子支持向量回归只能得到单点预测值和高斯过程方便锂电池系统在电池发生故障时提前做出决2所述步骤2中间接健康因子与锂电池容量之间的相关性是采用灰色并联分析方法得到循环对应的间接健康因子，构建基于支持向量回归算法的锂电池间接健康因子预测模型，获得起始预测点之后的间接健康因子预测值HI步骤4.3、将步骤3中的间接健康因子预测值HIs_pre作为电池容量预测模型的测试输效阈值CapEOL时，输出锂电池剩余使用寿命预测结果及置信区间，并进行预测性能指标分3程实现锂电池RUL在线预测。这类方法现有文献方法中常采用支持向量回归方法进行锂电电池的整个充放电过程及温度对锂电池RUL预测的4[0011]作为一种优选：所述步骤2中间接健康因子与锂电池容量之间的相关性是采用灰[0019]步骤4.2、利用训练集训练GPFR模型，其中HIsi表示第i个特征向量，[0020]步骤4.3、将步骤3中的间接健康因子预测值5化得到锂电池容量的GPFR预测模型，将HIs预测结果输入GPFR预测模型获得电池的容量预6[0042]步骤3.1、设置起始预测点T，将数据集划分为训练集和测试集，利用训练集[0046]步骤4.2、利用训练集训练GPFR模型，其中HIsi表示第i个特征向量，Capi表示第i个电池容量值，构建基于高斯过程回归的锂电池容量预测模型，具体步骤如[0050]步骤4.3、将步骤3中的间接健康因子预测值差的时间间隔、HI3等放电电压差的时间间隔和等充电电流差的平均温度四个表征锂电池7示第i次充放电循环对应的间接健康因子，构建基于支持向量回归算法的锂电池间接健康[0074]步骤4.2、利用训练集训练GPFR模型，其中HIsi表示第i个特征向量，Capi表示第i个电池容量值，构建基于高斯过程回归的锂电池容量预测模型，具体步骤如8[0080]步骤4.3、将步骤3中的间接健康因子预测值2验，每组实验设置三个不同的起始预测点(T＝70,T＝80,T＝90),来验证SVR-GPFR锂电池RUL间接预测模型的稳定性和精确性。三个锂电池额定容量为2Ah，电池失效阈值设置为4.2V的充电时间作为HI1来表示电池的健康状态，提取的等充电电压差的时间间隔如图3(a)所示；图2(b)为不同充电放电循环下恒压充电过程中的充电电流曲线流减小到100mA的时间间隔作为表征电池老化的间接健康指标如图3(b)所示；图2(c)为锂9间隔与上述描述一致；图2(d)绘制了不同充放电循环次数下电池充电阶段的温度变化曲电池未来的老化趋势，可以看到基于SVR预测方法可以很好的捕捉间接健康因子的总体变池在不同起始预测周期下的锂电池RUL预测性能分析，本发明方法三组电池的RMSE均低于

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