کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4971506 | 1450530 | 2017 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Interacting multiple model particle filter for prognostics of lithium-ion batteries
ترجمه فارسی عنوان
تعامل چند فیلتر ذرات مدل برای پیشگویی باتری های لیتیوم یون
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
باتری های لیتیوم یون، عمر مفید دیگر، فیلتر ذرات، تعامل چند فیلتر ذرات مدل، عملکرد توزیع احتمالی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
سخت افزارها و معماری
چکیده انگلیسی
We propose a new data-driven prognostic method based on the interacting multiple model particle filter (IMMPF) for determining the remaining useful life (RUL) of lithium-ion (Li-ion) batteries and the probability distribution function (PDF) of the associated uncertainty. The method applies the IMMPF to different state equations. Modeling the battery capacity degradation is very important for predicting the RUL of Li-ion batteries. In this study, improvements are made on various Li-ion battery capacity models (i.e., polynomial, exponential, and Verhulst models). Further, three different one-step state transition equations are developed, and the IMMPF method is applied to estimate the RUL of Li-ion batteries with the use of the three improved models. The PDF of the predicted RUL is obtained by combining the PDFs obtained with each individual model. We conduct four case studies to validate the proposed method. The results are as follows: (1) the three improved models require fewer parameters than the original models, (2) the proposed prognostic method shows stable and high prediction accuracy, and (3) the proposed method narrows the uncertainty PDF of the predicted RUL of Li-ion batteries.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Microelectronics Reliability - Volume 70, March 2017, Pages 59-69
Journal: Microelectronics Reliability - Volume 70, March 2017, Pages 59-69
نویسندگان
Xiaohong Su, Shuai Wang, Michael Pecht, Lingling Zhao, Zhe Ye,