基于DOD-LN-GPR模型的鋰離子電池SOH估計(jì)方法

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摘 要：針對鋰離子電池健康狀態(tài)（SOH）的估計(jì)中預(yù)測精度不高、健康特征輸入冗余、數(shù)據(jù)預(yù)處理繁瑣的問題，提出一種基于放電深度（DOD）的改進(jìn)高斯過程回歸SOH預(yù)測模型。在鋰離子電池的放電曲線中，計(jì)算出鋰離子電池的放電深度，并將其作為唯一的健康特征。同時(shí)改進(jìn)傳統(tǒng)的高斯過程回歸（GPR）算法，利用線性（LIN）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）的組合核函數(shù)（LIN+NN）擬合鋰離子電池容量全局衰退和局部波動(dòng)的趨勢，從而建立DOD-LN-GPR鋰離子電池SOH估計(jì)模型。（剩余16133字）