一种基于间接健康因子的锂离子电池剩余使用寿命预测方法

针对锂离子电池实际运行过程中容量数据无法在线获取,退化特征存在局部再生现象,剩余使用寿命（RUL）无法通过单一模型准确预测的问题,提出一种基于间接健康因子（HI）的锂离子电池RUL预测方法。首先根据在线数据构建并筛选最优的HI,然后建立基于遗传算法优化的极限学习机（GA-ELM）关系模型,再通过变分模态分解（VMD）解耦间接HI各分量,并通过相关向量机（RVM）进行趋势跟踪与预测,最后将预测结果输入到GA-ELM关系模型中得到电池容量预测值。与NASA PCoE数据集的验证对比表明,文章所用方法在趋势预测和RUL预测结果上均优于其他对比方法,可以实现锂离子电池RUL的准确预测。