基于智能数模融合的锂离子电池剩余使用寿命预测

周文璐1,郑燕萍1,杨丞2,晏莉琴2（1.南京林业大学汽车与交通工程学院；2.上海空间电源研究所）

摘要：为了提高电池剩余使用寿命（RUL）的预测准确性，基于融合健康指标和构建的电池容量衰退模型，采用粒子群（PSO）优化极限学习机（ELM），结合随机扰动无迹粒子滤波（RP-UPF）的智能数模融合方法对B0005、B0006、B0018 号电池的RUL 进行预测。研究结果表明：该方法在电池的整个生命周期保持了较高的预测准确性，同时，显著提升了电池RUL预测的精度。

主题词：锂离子电池；剩余使用寿命；融合健康指标；智能数模融合方法