| 曹铭,曾骥,谢世坤,邱嵩,张文祥,付艳恕.基于LOF和改进Elman的锂电池健康状态估计[J].井冈山大学自然版,2025,46(2):97-106 |
| 基于LOF和改进Elman的锂电池健康状态估计 |
| ESTIMATION OF LITHIUM-ION BATTERY HEALTH STATE USING LOF AND ENHANCED ELMAN NETWORK |
| 投稿时间：2024-11-28 修订日期：2025-01-18 |
| DOI：10.3969/j.issn.1674-8085.2025.02.012 |
| 中文关键词: 电池健康状态 容量增量分析 神经网络 局部异常因子 鲁棒性 |
| 英文关键词: state of health incremental capacity analysis neural network local outlier factor robustness |
| 基金项目:国家自然科学基金项目(51762034) |
| 作者 | 单位 | E-mail | | 曹铭 | 南昌大学先进制造学院, 江西, 南昌 330031 | | | 曾骥 | 南昌大学先进制造学院, 江西, 南昌 330031 | | | 谢世坤 | 井冈山大学机电工程学院, 江西, 吉安 343009 | xskun@163.com | | 邱嵩 | 比亚迪汽车工业有限公司, 广东, 深圳 518118 | | | 张文祥 | 南昌大学先进制造学院, 江西, 南昌 330031 | | | 付艳恕 | 南昌大学先进制造学院, 江西, 南昌 330031 | yshfu@ncu.edu.cn |
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| 中文摘要: |
| 实现锂离子电池健康状态的准确估计，对于提高电池组的安全性能和使用性能、延长电池寿命以及提高能源利用率是至关重要。为了提高电池健康状态估计的准确性和鲁棒性，提出基于 LOF 异常值检测和改进 Elman网络的电池健康状态估计方法。通过容量增量分析提取 IC 曲线峰值、峰值位置、峰左右斜率四个特征，然后作为模型输入，利用 LOF 算法对输入数据异常值进行检测和处理，并采用 SCA 算法和集成学习 Bagging 方法，实验设计对 Elman 网络进行改进。最后，使用 NASA 数据集进行模型验证，结果表明，LOF-SCA-Elman-Bagging模型的估计平均均方根误差为 1.04%，与 BP、SVM、GPR 相比，具有更高的估计准确性和鲁棒性。 |
| 英文摘要: |
| Accurate estimation of the health state of lithium-ion batteries is essential for enhancing the safety and usability of battery packs, ex-tending their lifespan, and improving energy utilization. To this end, a new method for estimating battery health, based on LOF outlier detection and an enhanced Elman network, is proposed. This method involves extracting four key features from the IC curve-peak, peak position, and slope around the peak-through capacity increment analysis. The LOF algorithm is employed to detect and process outliers in the input data, while the SCA algorithm and Bagging technique via integrated learning are used to refine the Elman network. Validation of the model using the NASA dataset shows that the LOF-SCA-Elman-Bagging model achieves an estimated average root-mean-square error of 1.04%, demonstrating higher accuracy and robustness compared to the traditional methods such as BP, SVM, and GPR. |
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