基于CDPSO-EBRB的锂离子电池健康状态估计
文斌成1
肖明清1
杨召2
张磊3
陈鑫1
1.空军工程大学航空工程学院,西安,7100512.中国空气动力研究与发展中心,四川绵阳,6210003.国防大学联合勤务学院,北京,100858
摘要：锂离子电池在武器系统中广泛应用,对其健康状态的评估对于保证武器系统作战效能具有重要意义.但构建锂离子电池退化过程的物理模型难度较大,同时由于数据的不确定性与不完整性影响,使用纯数据驱动的方式也不能准确描述此过程.扩展置信规则库模型结合了知识结构和证据推理的特性,可对数据的不确定性与不完整性进行定量描述,但原始模型的参数选择对其性能影响较大,针对以上问题,提出了一种中心离散粒子群算法(CDPSO)优化的扩展置信规则库(EBRB)模型,并将该模型应用于锂离子电池的健康状态评估中,使用数据驱动方式将规则集转化为规则,采用CDPSO对初始参数进行训练,最后使用测试数据集来测试模型的有效性,通过与传统的方法进行比对,验证了所提出方法的有效性.
关键词：锂电池健康状态估计扩展置信规则库中心-离散粒子群
分类号：TJ760(火箭、导弹)
论文发表日期：2021-04-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 27-33 )
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