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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.

matlab 求解代码FLIMfit 用于快速分析大型 FLIM 数据集的开源包。 如需更多信息，请参阅： Warren SC、Margineanu A、Alibhai D、Kelly DJ、Talbot C 等。 (2013) 大型荧光寿命成像显微镜数据集的快速全局拟合。 公共科学图书馆一 8(8)：e70687。 最新版本和二进制可执行文件 有关最新版本、二进制可执行文件和更多文档，请访问 二进制可执行文件不需要 MATLAB。 源代码存储库位于： 支持 如果您在安装或运行此软件时遇到问题，请通过 FLIMfit 用户邮件列表与我们联系： 编译和运行 FLIMfit 该软件已使用 Visual Studio 2012 在带有 Matlab 2014b 的 Windows 7 上进行了广泛测试，它已被证明可以在 MacOS X 下使用 XCode 4 和 Homebrew GCC4.7 以及在 Linux 下使用 GCC 4.7 进行编译。 如果您希望从源代码编译包，请按照这些说明进行操作，假设使用的是 Windows 平台。 所需的包 CMake 2.8.10 视觉工作室 2014

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