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摘要：本发明提出一种锂离子电池剩余寿命预测方法及装置，通过双指数模型对锂离子电池容量对应的退化数据进行拟合，以确定模型参数初始值；基于充放电循环次数和模型参数初始值，通过粒子滤波算法建立初始化的粒子集，并通过重要性采样构建第t次迭代的随机粒子集；计算出初始化粒子集与随机粒子集中各粒子的适应度值，直至t等于最大迭代次数T时，基于适应度值最小的粒子构建目标粒子集；将目标粒子集中各粒子的重要性权重，采用随机重采样对各粒子进行淘汰、保留，以基于淘汰、保留后的最优粒子集，确定锂离子电池剩余寿命。由此，通过对重要性采样粒子进行迭代优化，得到适应度值最小的粒子构成的目标粒子集，降低粒子的多样性，提高了预测精度。
主权项：1.一种锂离子电池剩余寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：通过双指数模型对锂离子电池容量发生非线性衰减时的退化数据进行拟合，以确定出双指数模型的四个模型参数初始值，所述四个模型参数初始值包括内阻抗a0和c0，以及退化速率b0和d0；基于锂离子电池的充放电循环次数k以及所述a0、c0、b0、d0，通过粒子滤波算法建立每次充放电循环的初始化的粒子集，并通过重要性采样构建第t次迭代的一组随机粒子集，其中，重要性采样最大迭代次数为T；计算出第t次迭代时初始化粒子集与随机粒子集中各粒子的适应度值，直至迭代次数t等于T时，基于适应度值最小的粒子构建目标粒子集；将目标粒子集代入到双指数预测模型，计算目标粒子集中各粒子对应的电池容量预测值，并基于所述电池容量预测值，归一化各粒子的重要性权重；采用随机重采样对重要性权重较小的粒子淘汰，重要性权重大的粒子保留，以得到最优粒子集，并基于最优粒子集更新所述粒子滤波算法中的滤波器，以根据更新后的滤波器预测出锂离子电池的剩余寿命。
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