基于UKFT模型的锂离子电池健康状态估计  

State of health prediction for Lithium-ion battery based on the UKFT model

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作  者:邹志毅 何月顺[1] 何璘琳 邓钰嫣 李娟 ZOU Zhiyi;HE Yueshun;HE Linglin;DENG Yuyan;LI Juan(School of Information Engineering,East China University of Technology,Nanchang 330013,China)

机构地区:[1]东华理工大学信息工程学院,江西南昌330013

出  处:《电子设计工程》2025年第8期107-110,115,共5页Electronic Design Engineering

摘  要:为了提高锂离子电池健康状态估计的精确度,利用无迹卡尔曼滤波强大的噪声过滤与非线性拟合能力,结合Transformer的时间序列处理能力,提出了基于数据分析的UKFT融合模型。该模型以电池容量高度相关的电压、电流、温度作为处理对象,针对这些数据增加对时间序列的加权滤波,强化了Transformer模型的时序分析能力。该文通过UKFT融合模型与Transformer模型在不同电池上的预测效果对比、UKFT融合模型和其他模型在同一电池上的预测效果对比,验证了提出的融合模型的有效性和精确度,实验结果表明,该方法的平均绝对百分比误差达到1.276%,均方根误差达到1.001%,对电池健康状态预测的准确性有了较大的提升。To enhance the accuracy of Lithium-ion battery state of health estimation,this study developed a fusion model integrating Unscented Kalman Filter and Transformer.The model employs UKF for noise reduction and nonlinear fitting and leverages Transformer’s time-series analysis capabilities.Key factors,including charge/discharge voltage,current,and temperature,are used to assess battery capacity.Time-series weighted filtering is applied to these factors,enhancing the Transformer model’s temporal analysis.The UKFT model’s predictions are compared with those from the Transformer model on different batteries and with other models on the same battery.Results reveal that our method achieves a mean absolute percentage error of 1.276% and a root mean square error of 1.001%,significantly improving prediction accuracy,demonstrating the model’s effectiveness and precision.

关 键 词:锂离子电池 电池健康状况 TRANSFORMER 无迹卡尔曼滤波器 

分 类 号:TN713[电子电信—电路与系统]

 

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