准确预测锂离子电池(LiBs)的剩余使用寿命(RUL)是管理其健康状况的一个关键方面，以促进可靠和安全的系统，并减少计划外维护的需要和成本。近年来，关于RUL预测的研究主要集中在提高RUL预测的准确性和可靠性上。提出了一种基于光滑粒子滤波(SPF)的似然近似方法在线预测LiB的RUL值。该算法通过每次迭代求解优化问题，能够准确估计未知退化模型参数，预测退化状态，而不是只采取梯度步骤，易于快速收敛，避免了不稳定问题，提高了预测精度。根据NASA卓越预测中心(PCoE)公布的实验数据集，我们创建了一个二阶退化模型，利用非线性特征和非高斯容量退化来探索LiB的退化。用不同的预测起点对RUL预测进行检验，以评估数据量和参数的不确定度是否会影响预测的准确性。结果表明，与粒子滤波(PF)和无迹粒子滤波(UPF)等方法相比，该预测方法的预测精度有所提高，收敛速度有所提高。由于SPF预测方法的最大误差相对较小，在80个周期的预测起点上，最佳情况下RUL预测为127个周期。该算法的预测相对误差约为0.024，绝对误差约为2个周期，低于PF算法的16个周期左右。RUL预测接近108个周期，相对误差约为0.

锂离子电池正极材料放电容量改进遗传算法建模.doc

PSCAD中的模拟镍镉电池、镍氢电池、锂离子电池和铅酸电池的充放电特性模型，通过仿真实现了多种电池的充放电特性，可为储能相关技术研究提供巨大帮助。

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压缩包里包括一个matlab主代码和电流电压数据，SOC-OCV拟合数据，二阶锂电池的R0、R1、R2、C1、C2参数数据，将数据导入工作空间即可完美运行代码，使用无迹卡尔曼滤波估计SOC，最后的估计结果与安时积分法进行对比，给出两张对比图。。代码里有清晰的备注，方便二次修改。代入你自己的电流电压数据即可，此代码是经过测试后百分比成功运行的，适合新手及有一定基础的开发人员。。

锂离子电池的详细介绍

对锂离子电池组的工作状态和工作性能进行研究，采用电子技术和计算机控制技术设计智能锂离子电池组均衡控制系统。建立电池组动态模型，创新性地提出基于SOC估计值的主动均衡控制方法，该方法利用抗差无迹Kalman滤波（UKF）得到的高精度SOC估计值作为决策基础。通过18650型锂离子电池组仿真实验表明，所设计的电池组主动均衡系统和新型均衡算法具有较好的实时性和较高的控制精度，对提高纯电动汽车的能量利用率具有重要的现实意义。

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锂离子电池组均衡方法概述，张承宁，张曼，电动汽车动力电池组的不一致性是影响电动汽车动力性的重要因素之一，电池组在充放电过程中进行均衡控制可降低其不一致性。现有的

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