融合K-means聚類和序列分解的實(shí)車鋰電池剩余使用壽命預(yù)測

摘要： 電動(dòng)汽車鋰離子動(dòng)力電池健康狀態(tài)（SOH）衰退過程受使用工況影響存在較多波動(dòng)，導(dǎo)致模型預(yù)測精度下降，在鋰電池剩余使用壽命（RUL）短期預(yù)測時(shí)，SOH波動(dòng)情況不可忽略，為了準(zhǔn)確預(yù)測SOH短期內(nèi)波動(dòng)情況，須從實(shí)車上傳的鋰電池運(yùn)行數(shù)據(jù)中提取有效的健康因子。本文建立一種聯(lián)合分布特征輸入和序列分解融合的鋰電池RUL預(yù)測方法，使用K-means聚類方法構(gòu)建車輛鋰電池運(yùn)行過程的聯(lián)合分布特征，并... （共9頁）