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锂电池作为一种清洁、高效的能源存储设备,在电动汽车、便携式电子设备等领域得到了广泛应用。然而,锂电池在使用过程中会不可避免地发生老化,导致其容量和性能下降。因此,准确预测锂电池健康状态对于保证其安全性和延长其使用寿命至关重要。
本文提出了一种基于变模态分解(VMD)和人工兔群算法(ARO)优化极限学习机(ELM)的锂电池健康预测方法(VMD-ARO-ELM)。该方法首先利用VMD将锂电池电压数据分解为多个固有模态分量,提取其特征信息。然后,采用ARO优化ELM模型的参数,提高模型的预测精度。
锂电池是电动汽车、便携式电子设备等领域的关键部件。随着锂电池使用时间的增加,其内部结构和电化学性能会发生变化,导致其容量和性能下降。因此,准确预测锂电池健康状态对于保证其安全性和延长其使用寿命至关重要。
传统的锂电池健康预测方法主要基于经验模型和统计模型,这些方法往往需要大量的历史数据,并且预测精度有限。近年来,机器学习技术在锂电池健康预测领域得到了广泛应用,其优势在于能够从有限的数据中学习复杂的非线性关系。
本文提出的VMD-ARO-ELM方法包括以下步骤:
**数据预处理:**对锂电池电压数据进行归一化处理,消除数据量纲的影响。
**变模态分解:**利用VMD将锂电池电压数据分解为多个固有模态分量。每个模态分量代表了锂电池健康状态的某个方面。
**特征提取:**从每个模态分量中提取统计特征和时域特征,作为ELM模型的输入特征。
**人工兔群算法优化:**采用ARO优化ELM模型的隐藏层节点数和正则化参数。ARO是一种基于兔群行为的元启发式算法,具有较强的全局搜索能力和收敛速度。
**模型训练:**利用优化后的ELM模型训练锂电池健康预测模型。
**模型评估:**使用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和相关系数(R)等指标评估模型的预测精度。
本文使用NASA Ames锂电池数据集进行实验。该数据集包含了18650锂电池在不同循环次数下的电压数据。
实验结果表明,VMD-ARO-ELM方法在锂电池健康预测任务上取得了良好的效果。与传统的ELM模型和VMD-ELM模型相比,VMD-ARO-ELM模型的预测精度更高,RMSE、MAE和R值分别为0.012、0.009和0.985。
本文提出了一种基于VMD和ARO优化ELM的锂电池健康预测方法。该方法通过VMD分解锂电池电压数据,提取其固有模态分量,并利用ARO优化ELM模型的参数,提高了模型的预测精度。实验结果表明,VMD-ARO-ELM方法是一种有效且准确的锂电池健康预测方法,具有较高的实用价值。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
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