基于SSA-SVR和LSTM相結(jié)合的混合模型預(yù)測(cè)鋰電池的剩余壽命

摘 要：鋰電池的SOH和RUL可以判斷電池管理系統(tǒng)故障的幾率。文章提出一種預(yù)測(cè)SOH和RUL的混合模型。首先利用改進(jìn)的帶有自適應(yīng)噪聲的互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法（ICEEMDAN）分解容量信號(hào)，然后分別利用SVR算法、LSTM對(duì)高頻、低頻信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè)，同時(shí)引入SSA優(yōu)化SVR參數(shù)以提高精度，最后將各分量預(yù)測(cè)信號(hào)重組作為最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。（剩余4582字）