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内容介绍

锂电池作为一种清洁、高效的能源存储设备，在电动汽车、便携式电子设备等领域得到了广泛应用。然而，锂电池在使用过程中会不可避免地发生老化，导致其容量和性能下降。因此，准确预测锂电池健康状态对于保证其安全性和延长其使用寿命至关重要。

本文提出了一种基于变模态分解（VMD）和人工兔群算法（ARO）优化极限学习机（ELM）的锂电池健康预测方法（VMD-ARO-ELM）。该方法首先利用VMD将锂电池电压数据分解为多个固有模态分量，提取其特征信息。然后，采用ARO优化ELM模型的参数，提高模型的预测精度。

1. 引言

锂电池是电动汽车、便携式电子设备等领域的关键部件。随着锂电池使用时间的增加，其内部结构和电化学性能会发生变化，导致其容量和性能下降。因此，准确预测锂电池健康状态对于保证其安全性和延长其使用寿命至关重要。

传统的锂电池健康预测方法主要基于经验模型和统计模型，这些方法往往需要大量的历史数据，并且预测精度有限。近年来，机器学习技术在锂电池健康预测领域得到了广泛应用，其优势在于能够从有限的数据中学习复杂的非线性关系。

2. 方法

本文提出的VMD-ARO-ELM方法包括以下步骤：

1. **数据预处理：**对锂电池电压数据进行归一化处理，消除数据量纲的影响。

2. **变模态分解：**利用VMD将锂电池电压数据分解为多个固有模态分量。每个模态分量代表了锂电池健康状态的某个方面。

3. **特征提取：**从每个模态分量中提取统计特征和时域特征，作为ELM模型的输入特征。

4. **人工兔群算法优化：**采用ARO优化ELM模型的隐藏层节点数和正则化参数。ARO是一种基于兔群行为的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和收敛速度。

5. **模型训练：**利用优化后的ELM模型训练锂电池健康预测模型。

6. **模型评估：**使用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和相关系数（R）等指标评估模型的预测精度。

3. 实验结果

本文使用NASA Ames锂电池数据集进行实验。该数据集包含了18650锂电池在不同循环次数下的电压数据。

实验结果表明，VMD-ARO-ELM方法在锂电池健康预测任务上取得了良好的效果。与传统的ELM模型和VMD-ELM模型相比，VMD-ARO-ELM模型的预测精度更高，RMSE、MAE和R值分别为0.012、0.009和0.985。

4. 结论

本文提出了一种基于VMD和ARO优化ELM的锂电池健康预测方法。该方法通过VMD分解锂电池电压数据，提取其固有模态分量，并利用ARO优化ELM模型的参数，提高了模型的预测精度。实验结果表明，VMD-ARO-ELM方法是一种有效且准确的锂电池健康预测方法，具有较高的实用价值。

部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

️ 运行结果

参考文献

[1] 丁同,傅晓锦.基于改进粒子群优化算法和极限学习机的锂离子电池健康状态预测[J].国外电子测量技术, 2023, 42(5):163-173.

[2] 王渴心,周军,王岩.基于鹈鹕优化和极限学习机的锂离子电池健康状态估计[J].电气应用, 2023(11):16-25.

[3] 李明军,王均星,王亚洲.基于改进粒子群优化算法和极限学习机的混凝土坝变形预测[J].天津大学学报：自然科学与工程技术版, 2019, 52(11):9.DOI:10.11784/tdxbz201902006.

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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9 雷达方面

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