基于数据驱动的卫星锂离子电池寿命预测方法附视频

被引：25

作者：

艾力 ^{[1
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]}

房红征 ^{[2
,3
]}

于功敬 ^{[2
]}

樊焕贞 ^{[2
,3
]}

机构：

[1] 中国航天科工二院

[2] 北京航天测控技术有限公司

[3] 北京市高速交通工具智能诊断与健康管理重点实验室

来源：

计算机测量与控制 | 2015年 / 04期

关键词：

锂离子电池; 寿命预测; 数据驱动;

D O I：

暂无

中图分类号：

V442 [电气设备];

学科分类号：

082501 [飞行器设计];

摘要：

锂离子电池由于具有工作电压高、质量轻、比能量高、寿命长和自放电率小等优点,成为替代传统镍氢、镍镉电池的第3代航天器用储能电源;寿命预测是锂离子电池健康管理的重要方面,是掌握电源性能衰退趋势的重要手段,锂离子电池寿命预测问题已成为电子系统健康管理领域的研究热点;针对锂离子电池的寿命预测问题,采用了NASA埃姆斯中心的锂离子电池地面试验采集的数据,然后重点研究了3种基于数据驱动的方法,并对锂离子电池的寿命进行了估计,最后对各种预测方法的效果进行了评价;实验结果表明,文本提出的基于数据驱动的方法能够有效地用于锂离子电池寿命预测中,在工程应用方面具有较高的实际价值。

引用

页码：1262 / 1265+1272 +1272

页数：5

共 7 条

[1]

基于遥测数据的航天器长期性能预示方法研究[J] 房红征;马好东;罗凯;韩立明;熊毅; 计算机测量与控制 2013, 07

[2]

基于粒子群优化神经网络的卫星故障预测方法 [J].