利用QPSO改进相关向量机的电池寿命预测

锂离子电池作为系统供能的关键部分,其寿命终结往往导致用电设备的性能下降或故障,甚至整个系统的崩溃。因此,研究电池剩余使用寿命(RUL),提前预知失效时间,显得日趋重要。针对锂离子电池寿命预测过程中训练时间较长、参数确定困难、输出结果不稳定等问题,提出了利用运用泛化能力更好,更稀疏,测试时间更短,更适用于在线检测的相关向量机(RVM)进行预测,并通过量子粒子群对相关向量机进行了优化,保证了预测输出结果的稳定性。分析结果表明,量子粒子群算法改进后的相关向量机对锂电池失效时间的预测准确度高达99%,电池寿命预测的绝对误差平均值2%,均方根误差3%,验证了该改进算法的可行性和优越性。