采用 Newton Raphson 方法的混合扩展卡尔曼滤波器用于锂离子电池寿命预测

快速阅读: 据《Nature.com》称，本文提出一种结合牛顿-拉弗森方法的混合扩展卡尔曼滤波算法，用于高效预测锂离子电池寿命，显著提升预测精度。实验表明，该方法在预测精度上优于线性回归方法。此研究为电池及复杂非线性系统的相关量预测提供了新途径。

本文提出了一种结合牛顿-拉弗森方法的混合扩展卡尔曼滤波器算法，以高效预测锂离子电池的寿命。为了更高效地推动锂离子电池（LIB）技术的发展，其寿命必须被准确预测。精确预测LIB寿命有助于生产新型电池，并优化电池的使用与管理。

需要注意的是，LIB是一种高度非线性的系统，会受到电池退化、降解、不确定性以及运行条件变化的影响。因此，本文提出了一种结合牛顿-拉弗森方法的混合扩展卡尔曼滤波器算法，用于预测锂离子电池的寿命。

数据分析基于商用磷酸铁锂/石墨电池在快速充电条件下的循环数据，循环寿命预计在150至2300个周期之间。放电电压特性被用来反映容量衰减情况。通过与基于线性回归的机器学习方法进行公正对比，验证了所提出方法的有效性。在100个生命周期的测试中，平均测试误差为3.26%，均方根误差（RMSE）为10.93；而线性回归方法对应的数值分别为9.1%和211。

通过将扩展卡尔曼滤波器与牛顿-拉弗森方法相结合，可以进一步提高锂离子电池寿命的预测精度。所提出的模型未来将应用于估算或预测其他存在不确定性的非线性系统中的相关量，例如可再生能源、电力系统、微电网、纳米电网、电动汽车以及交通运输等领域。

该研究不仅为锂离子电池寿命预测提供了新思路，还展示了其在复杂非线性系统的应用潜力，为相关领域的技术发展奠定了坚实基础。

(以上内容均由Ai生成)