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【摘要】为了提高预测电池剩余使用寿命(RUL)的准确性,基于融合健康指标和构建的电池容量衰退模型,采用粒子群(PSO)优化极限学习机(ELM),结合随机扰动无迹粒子滤波(RP-UPF)的智能数模融合方法对B0005、B0006、B0018号电池的RUL进行预测。研究结果表明:该方法在电池的整个生命周期保持了较高的预测准确性,同时,显著提升了电池RUL预测的精度。(剩余14207字)
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基于智能数模融合的锂离子电池剩余使用寿命预测
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