1. 研究目的与意义
随着社会经济和储能技术的发展,锂离子电池因其质量轻、低放电率和长寿命等优势,在全社会各领域均得到广泛应用。建立准确的理离子电池容量退化模型,准确预测锂离子电池的剩余寿命,是保障理离子电池运行可靠性和安全性的基础,也是目前锂离子电池故障预测与健康管理技术的重要组成部分。
2. 国内外研究现状分析
(1)利用物理和化学机理分析对锂离子电池容量的退化过程进行建模;
(2)利用曲线拟合、神经网络、支持向量机、求和自回归模型等数据驱动方法对锂离子电池容量的退化过程进行分析建模;
(3)利用融合方法对锂离子电池容量的退化过程进行分析。
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3. 研究的基本内容与计划
第1~2周:收集资料,撰写开题报告与文献综述,完成开题。
第3~5周:学习matlab编程,国内外锂电池剩余容量预测方法分析。
第6~8周:学习svm预测理论和方法,锂电池寿命实验监测参数情况、数据结构构成分析,运用matlab,实现基于svm的剩余容量预测。
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4. 研究创新点
1.学习MATLAB进行建模
2.学习SVM预测理论和方法
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