本发明公开了基于DST和BMC技术的锂离子电池剩余使用寿命预测方法,该方法包括以下步骤:1.根据电池容量数据的特点,确定容量衰减模型;2.用证据理论(Dempster-Shafer?Theory,DST)对可使用的电池数据进行处理,得到模型参数的初始值;3.当输入被监测电池的容量数据时,通过贝叶斯蒙特卡洛(Bayesian?Monte?Carlo,BMC)技术对模型参数实时更新以跟踪电池容量的衰退趋势;4.外推模型到失效阈值得到电池剩余使用寿命预测值。本发明提出的方法具有以下优点:1.具有在电池寿命早期就能精确预测剩余寿命的能力;2.不需要大量的训练数据;3.实现预测结果的概率密度分布输出。
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