锂离子电池寿命预测原理讲解
锂离子电池寿命预测完整代码
锂离子电池寿命预测电池数据集
锂离子电池运行原理
2022-07-13 13:12:29
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锂离子电池非线性退化效应建模及其循环寿命预测，郭力萌，卢斯远，基于数据驱动的锂离子电池剩余寿命预测方法研究已成为故障预测与健康管理领域的研究热点，而原有针对锂离子电池非线性退化特征而
2022-07-06 14:46:54
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人工智能-机器学习-核电汽轮机低压转子的应力腐蚀寿命预测建模及计算分析.pdf
2022-05-06 14:12:25
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安全技术-网络信息-神经网络在过热器管壁温度计算及寿命预测中的应用研究.pdf
2022-04-29 20:00:34
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灰色GM(1,1)模型不适合描述随机波动性较大的预测问题,单纯应用该模型进行齿轮寿命预测时,预测精度不能保证;引入马尔可夫理论,建立了灰色马尔可夫预测模型,采用统计的方法,通过计算系统到达目标时刻的不同步数的转移概率矩阵,确定系统的目标状态。实例证明,相比与GM(1,1)模型,灰色马尔可夫模型的预测精度更高。
2022-03-07 12:19:49
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为有效预测锂离子电池剩余寿命，引入了粒子滤波算法。对粒子滤波的基本概念和算法实现步骤进行介绍，在给出锂离子电池寿命统计数据的基础上，应用粒子滤波算法计算其剩余寿命，解决了锂离子电池剩余寿命预测的问题。对相同的锂离子电池统计数据，利用扩展卡尔曼滤波方法计算进行对比实验。分析结果表明：粒子滤波算法比扩展卡尔曼滤波算法可靠，能较好地预测出锂离子电池的剩余寿命，误差小于5%。
2022-03-06 13:21:30
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