摘要：针对锂电池在线RUL预测时电池实际容量难以直接测量的问题,通过分析NASA卓越预测中心提供的电池数据,提出一种基于锂电池充电电流数据的电池容量估计方法框架,同时使用Pearson相关性分析法和Spearman秩相关分析法分析容量与所提取的健康因子之间的关系,结果表明两者有很好的相关性,最后利用Box-Cox变换方法对所提取的健康因子进行优化,提高了电池容量估计精度。提取的健康因子可以实现电池容量的准确估计,为实现电动汽车锂电池RUL在线预测提供了基础。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技II> 电力工业
收录：北大期刊(中国人文社会科学期刊) > 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > CA 化学文摘(美) > JST 日本科学技术振兴机构数据库(日) > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏
关键词：锂电池容量 充电电流数据 pearson相关性分析法 spearman秩相关分析法
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
