為提高鋰電池剩余使用壽命(RUL)預(yù)測(cè)的精度，提出基于混合尺度健康因子的集成模型進(jìn)行RUL預(yù)測(cè)。針對(duì)電池退化數(shù)據(jù)噪聲大，數(shù)據(jù)量少和非線性特點(diǎn)捕捉不全的問題，首先提出奇異值分解(SVD)對(duì)電容信號(hào)處理，通過奇異值的能量分布優(yōu)化變分模態(tài)分解(VMD)的最佳模態(tài)數(shù)，降噪重構(gòu)出直接健康因子SR。提出一種幅度、相位雙擾動(dòng)(APP)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，依據(jù)SR數(shù)據(jù)分布變化，生成人工標(biāo)記數(shù)據(jù)ESR,此ESR與電容相關(guān)系數(shù)均高于0.97。將SR、ESR結(jié)合GRA算法擇取的3個(gè)間接健康因子，建立了更全面的混合尺度壽命特征信息；此外，為了避免單一模型預(yù)測(cè)的局限性，采用LSTM模型改進(jìn)了Transformer結(jié)構(gòu)中的解碼器，引入新興Optuna框架分析了影響模型預(yù)測(cè)精度的關(guān)鍵超參數(shù)并對(duì)它們進(jìn)行了優(yōu)化。最后通過NASA數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并與RNN、LSTM、Transformer以及現(xiàn)有模型方法進(jìn)行比較，結(jié)果證明RMSE控制在2.39%以內(nèi)，MAE在1.59%以內(nèi)，且預(yù)測(cè)性能受預(yù)測(cè)起點(diǎn)的影響小，穩(wěn)定性更高，95%置信區(qū)間更窄。

機(jī)　構(gòu):

上海電力大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院；華能玉環(huán)電廠；

領(lǐng)　域:

電力工業(yè)；自動(dòng)化技術(shù)；

關(guān)鍵詞:

鋰離子電池；混合尺度特征提??；LSTM-Transformer模型；APP數(shù)據(jù)增強(qiáng)；Optuna框架；

格　式:

PDF原版；EPUB自適應(yīng)版(需下載客戶端)

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網(wǎng)址: 基于混合尺度健康因子的LSTM http://m.u1s5d6.cn/newsview1388269.html