锂离子电池剩余使用寿命估计的集成概率方法

估计锂离子电池剩余使用寿命（RUL）是智能电池管理系统中的一个关键问题。本文提出了一种集成预测方法，统一了两种健康指标（HIs），电池容量和相等放电电压差系列的时间间隔，以进行锂离子电池的直接和间接RUL估计。为满足不同的实际需求，采用了一种数据驱动的单调回声状态网络（MONESNs）算法来跟踪电池退化的非线性模式。本文的主要贡献有：1）通过实施HI相关模型和循环寿命阈值转换，增强每个HI的预测能力并识别其失效阈值；2）通过MONESN子模型的集成，增加所提方法的计算稳定性，这些子模型还可以描述预测的不确定性。实质上，这种方法构成了一个具有不确定性管理能力的概率集成和数据驱动的预测框架。使用两组工业锂离子电池数据来展示所提方法的能力。预计这种方法可以广泛应用于其他需要数据驱动预测方法的应用领域。