0去购物车结算
购物车中还没有商品，赶紧选购吧！
当前位置: 图书分类 > 工程技术 > 电气工程 > 锂离子电池剩余寿命预测方法

相同作者的商品

相同语种的商品

销售排行榜

浏览历史

锂离子电池剩余寿命预测方法


联系编辑
 
标题：
 
内容：
 
联系方式：
 
  
锂离子电池剩余寿命预测方法
  • 书号：9787030800688
    作者：蔡艳平等
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：165
    字数：186000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2025-01-01
  • 所属分类：电气工程
  • 定价： ￥100.00元
    售价： ￥79.00元
  • 图书介质:
    纸质书 按需印刷

  • 购买数量： 件  可供
  • 商品总价：

相同系列
全选

内容介绍

样章试读

用户评论

全部咨询

本书主要介绍不同工况下的锂离子电池剩余寿命预测方法。第1章主要分析锂离子电池剩余寿命的研究现状；第2章到第4章，分别针对经典锂离子电池剩余寿命预测算法（粒子滤波、最小二乘支持向量机和极限学习机）进行改进研究，解决了算法精度低、实时性差，以及电池容量在线测量困难等问题；第5章到第9章，分别针对现场退化数据不足、容量再生现象、不同充电策略、不同放电策略及早期循环数据的锂离子电池剩余寿命预测方法进行研究，实现了不同工况下的锂离子电池剩余寿命预测。本书论述了基于模型和基于数据驱动的剩余寿命预测方法，并且均在实例数据上进行了仿真分析，反映了锂离子电池剩余寿命预测方法研究的新进展。
样章试读
  • 暂时还没有任何用户评论
总计 0 个记录，共 1 页。 第一页 上一页 下一页 最末页

全部咨询(共0条问答)

  • 暂时还没有任何用户咨询内容
总计 0 个记录，共 1 页。 第一页 上一页 下一页 最末页
用户名： 匿名用户
E-mail：
咨询内容：

目录

  • 目录
    第1章 绪论 1
    1.1 锂离子电池剩余寿命预测概述 1
    1.2 锂离子电池剩余寿命预测方法研究进展 3
    1.2.1 基于模型的锂离子电池剩余寿命预测方法 4
    1.2.2 基于数据驱动的锂离子电池剩余寿命预测方法 6
    1.2.3 基于融合的锂离子电池剩余寿命预测方法 10
    参考文献 12
    第2章 基于粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测 17
    2.1 滤波算法的基本原理 18
    2.1.1 标准PF算法 18
    2.1.2 UKF算法 19
    2.2 粒子滤波的改进 20
    2.2.1 随机扰动重采样算法 20
    2.2.2 随机扰动无迹粒子滤波算法 21
    2.3 基于指数经验模型和改进粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法 23
    2.3.1 锂离子电池的经验退化模型及其初始参数识别方法 23
    2.3.2 方法的具体实现流程 24
    2.3.3 仿真分析 25
    2.4 本章小结 27
    参考文献 28
    第3章 基于支持向量机的锂离子电池剩余寿命预测 29
    3.1 支持向量机概述 30
    3.1.1 支持向量机原理 30
    3.1.2 最小二乘支持向量机原理 31
    3.2 粒子群优化最小二乘支持向量机 32
    3.2.1 粒子群优化算法原理 33
    3.2.2 粒子群优化的最小二乘支持向量机 34
    3.3 基于融合间接健康因子与PSO-LS-SVM的锂离子电池剩余寿命预测方法 35
    3.3.1 健康因子构建 36
    3.3.2 方法的具体实施步骤 39
    3.3.3 仿真分析 40
    3.4 本章小结 43
    参考文献 43
    第4章 基于神经网络的锂离子电池剩余寿命预测 45
    4.1 神经网络概述 45
    4.1.1 极限学习机 45
    4.1.2 广义回归神经网络 47
    4.1.3 卷积神经网络 49
    4.2 基于WOA优化ELM的锂离子电池剩余寿命预测方法 51
    4.2.1 锂离子电池老化数据 51
    4.2.2 WOA的基本原理 52
    4.2.3 健康因子构建 53
    4.2.4 方法的具体实施步骤 54
    4.2.5 仿真分析 56
    4.3 本章小结 60
    参考文献 61
    第5章 现场退化数据不足时的锂离子电池剩余寿命长期预测 63
    5.1 问题分析 63
    5.2 基于经验模型与LS-SVM的锂离子电池剩余寿命预测方法 64
    5.2.1 健康因子构建 64
    5.2.2 优化最小二乘支持向量机 67
    5.2.3 方法的具体实施步骤 70
    5.2.4 仿真分析 70
    5.3 基于多步预测模型的锂离子电池剩余寿命预测方法 73
    5.3.1 多步信息特征的健康因子构建 73
    5.3.2 锂离子电池剩余寿命多步预测模型构建 80
    5.3.3 仿真分析 85
    5.4 本章小结 92
    参考文献 93
    第6章 容量再生下的锂离子电池剩余寿命预测 95
    6.1 问题分析 95
    6.2 基于多状态经验模型的锂离子电池剩余寿命预测方法 97
    6.2.1 锂离子电池的多状态经验退化模型构建 97
    6.2.2 基于粒子群优化的随机扰动无迹粒子滤波算法 102
    6.2.3 基于多状态退化模型和PSO-RP-UPE的锂离子电池
    剩余寿命预测方法 103
    6.2.4 仿真分析 105
    6.3 本章小结 111
    参考文献 111
    第7章 锂离子电池在不同充电策略下的剩余寿命预测 113
    7.1 问题分析 113
    7.2 基于放电电压平均变化速率的锂离子电池剩余寿命预测方法 115
    7.2.1 健康因子构建 115
    7.2.2 方法的具体实施步骤 117
    7.2.3 仿真分析 119
    7.3 本章小结 122
    参考文献 123
    第8章 不同放电策略下的锂离子电池剩余寿命预测 124
    8.1 问题分析 124
    8.2 基于EMD-GRNN-ARIMA的锂离子电池剩余寿命预测方法 126
    8.2.1 EMD算法 126
    8.2.2 基于EMD算法的直接健康因子构建 127
    8.2.3 方法的具体实施步骤 129
    8.2.4 仿真分析 133
    8.3 本章小结 136
    参考文献 137
    第9章 早期循环数据下的锂离子电池剩余寿命直接预测 138
    9.1 问题分析 138
    9.2 基于融合型HI与PCA-SV的锂离子电池剩余寿命直接预测方法 140
    9.2.1 基于融合型HI和PCA-SVR的锂离子电池剩余寿命预测模型 140
    9.2.2 锂离子电池老化数据集与健康因子 142
    9.2.3 锂离子电池剩余寿命预测结果与分析 157
    9.3 本章小结 163
    参考文献 164
帮助中心
公司简介
联系我们
常见问题
新手上路
发票制度
积分说明
购物指南
配送方式
配送时间及费用
配送查询说明
配送范围
快递查询
售后服务
退换货说明
退换货流程
投诉或建议
版权声明
经营资质
营业执照
出版社经营许可证

中国科技出版传媒股份有限公司　版权所有

本平台为互联网非涉密平台，严禁处理、传输国家秘密。

　

京ICP备14028887号-5　 京ICP证150976号 京公网安备 11010102004214号

北京东黄城根北街16号 邮编：100717 Email:webmaster@mail.sciencep.com