一种改进的深度极限学习机预测锂离子电池的剩余使用寿命

针对锂离子电池剩余使用寿命预测不准确的问题，提出了一种改进的灰狼优化器优化深度极值学习机（CGWO-DELM）数据驱动预测方法。该方法使用基于自适应正常云模型的灰狼优化算法来优化深度极值学习机的偏差、输入层的权重、激活函数的选择和隐藏层节点的数量。在本文中，从放电过程中提取了可以表征电池性能退化的间接健康因素，并使用皮尔逊系数和肯德尔系数分析了它们与容量之间的相关性。然后，构建CGWO-DELM预测模型来预测锂离子电池的电容。锂离子电池的剩余使用寿命通过1.44 a·h故障阈值间接预测。预测结果与深度极限学习机器、长期记忆、其他预测方法以及当前的公共预测方法进行了比较。结果表明，CGWO-DELM预测方法可以更准确地预测锂离子电池的剩余使用寿命。

锂离子电池是一种可充电电池，通常用于便携式电子设备和电动汽车，广泛应用于军事和航空航天领域。在使用过程中，随着充放电次数的增加和温度的变化，锂离子电池的性能会逐渐降低，这进一步影响了其安全性和使用寿命。甚至可能发生火灾和爆炸等安全事故。长期使用可能会影响人们的生命和财产安全。因此，研究锂离子电池剩余功能寿命预测具有重要意义。

目前，锂离子电池剩余使用寿命（RUL）的预测方法主要有三种：基于机理的模型、半经验模型和数据驱动模型。基于机理的预测方法是通过分析锂离子电池的内部结构来建立退化模型，其可分为三类：电化学模型、等效电路模型和经验模型。半经验模型计算量小，适用于一般使用场景。数据驱动的预测方法不需要分析锂离子电池的内部结构。它通过分析实时检测到的锂离子电池的运行数据，包括人工神经网络、支持向量机和其他预测方法，构建了预测锂离子电池RUL的退化模型。

锂离子电池广泛应用于许多领域。锂离子电池的RUL预测已成为研究热点，锂离子电池RUL预测也成为研究热点。为了降低电容数据的噪声，使用小波分析来降低噪声，通过差分进化改进了相关向量机（RVM），并提出了一种新的预测方法。使用具有自适应贝叶斯的神经网络来解决优化算法容易陷入最优局部学习的问题，以预测锂离子电池的剩余使用寿命。通过优化的相关性向量机框架同时估计了锂离子电池的健康状况并预测了其剩余使用寿命。为了解决粒子过滤器（PF）无法在预测阶段更新粒子重量和粒子退化的问题，使用F分布粒子过滤器和核平滑算法来预测飞机锂离子电池的剩余使用寿命。例如，BLS和RVM相结合的混合算法，拓宽了锂离子电池寿命混合预测方法的研究方向。为了改进健康状态（SOH）和RUL预测，使用了一种变体长短记忆神经网络。通过进一步提取电池老化的健康指数，使用改进的极端学习机（ELM）完成特征提取，比其他算法更具竞争力。锂离子电池的SOH和RUL预测进行了改进的高斯过程回归。针对长期预测精度低、模型输出不稳定、关键参数选择复杂等问题，使用一种自适应差分进化算法来优化单调回波状态网络的预测方法。使用长短记忆周期神经网络完成了锂离子剩余寿命的预测，以评估锂离子电池的可靠性。为了避免意外，使用多核支持向量机优化预测锂离子电池循环老化的参数。为了提高锂离子剩余寿命的预测精度，基于注意力机制的双向长短记忆模型，以完成锂离子剩余生命的预测。门控循环单元循环神经网络来管理锂离子电池的改进和优化。基于锂离子电池熵估计的新型实用生命周期预测方法，其准确度至少为94%。为了降低循环寿命测试的成本，使用深度强化学习来预测锂离子电池的长期退化趋势。基于一种新的混合Elman LSTM方法，该方法将经验模型分解算法与长期和短期记忆以及Elman神经网络相结合，用于剩余电池寿命预测。基于Transformer的神经网络，以完成锂离子剩余寿命的预测。为了更好地提高锂离子预测算法的通用性，一种基于深度学习的锂离子电池健康预测方法。

灰狼优化器（GWO）是一种高效的群体智能类元启发式算法。然而，它具有收敛速度慢的缺点，容易陷入局部最优解。基于自适应正态云模型（CGWO）的灰狼优化算法可以有效地解决这些问题。极端学习机器（ELM）是一种非常流行的机器学习算法。近十年来，ELM的理论和应用得到了广泛的研究。从学习效率来看，极限学习机具有训练参数少、学习速度快、泛化能力强等优点。ELM和深度学习的结合产生了深度极限学习机（DELM），它显著提高了学习速度和其他方面，并可以更有效地解决预测问题。然而，DELM超参数的选择影响其预测效果，超参数的不当选择会导致预测精度差。因此，本文提出了一种间接预测锂离子电池剩余使用寿命的新方法，通过使用改进的灰狼优化算法来预测锂离子蓄电池的电容，优化深度极值学习机的超参数。通过比较和分析所提出的CGWO-DELM和SVR、BP、LSTM和DELM的预测结果，可以得出结论，所提出的方法可以更准确地预测锂离子电池的剩余使用寿命。

1.ELM的网络结构

2.DELM模型的训练过程

3.灰狼优化器地位

4.灰狼追踪猎物的机制

5.基于自适应正态云模型的灰太狼优化算法

6.CGWO-DELM流程

在电池的实际工作中，很难获得容量和内阻等直接参数，这不仅需要大量资金，而且还保证了参数提取环境的可靠性，这无疑增加了实验的难度。因此，可以直接观察到且不受环境影响的间接数据通常用于锂离子电池RUL预测。本文使用了NASA 18650电池老化数据集的数据。NASA总共对锂离子电池进行了九次老化循环。这些数据可从以下网址获取：http://ti.arc.nasa.gov/project/prognostic-data-repository.每组由三个或四个额定容量为2A·h的钴酸锂电池组成。每个充电和放电循环包括三个部分：充电、放电和阻抗测量。电池持续进行充放电循环测试实验，直到达到寿命失效阈值。表1中显示了九组电池特定实验数据，包括温度、截止电压、充电电流、放电电流和终止阈值（TT）。

7.健康因素曲线

（A） 电容随循环次数的变化。

（B） 健康因子M1随循环次数的变化。

（C） 健康因子M2随循环次数的变化。

（D） 健康因子M3随循环次数的变化。

8.通过CGWO-DELM和其他四种预测方法（前60个周期的数据用作训练集）对锂离子电池的RUL预测结果

（A） 蓄电池B0005;

（B）蓄电池B0006;

（C）蓄电池B0007;

（D）蓄电池B0018;

9.通过CGWO-DELM和其他四种预测方法（前80个周期的数据用作训练集）对锂离子电池的RUL预测结果

（A） 蓄电池B0005;

（B）蓄电池B0006;

（C）蓄电池B0007;

（D）蓄电池B0018;

锂离子电池由于其优异的性能而广泛应用于各种问题，例如电动汽车。准确预测锂离子电池的剩余使用寿命至关重要。为了解决锂离子电池剩余使用寿命预测不准确的问题，提出了三个新的健康因素，并使用皮尔逊系数和肯德尔系数验证了所提出的健康因素与电池容量之间的相关性。此外，提出了一种改进的灰狼优化器来优化深度极值学习机（CGWO-DELM）的预测方法，并使用NASA电池退化数据集验证了CGWO-DEL的性能。最后，将CGWO-DELM与BP、DELM、SVR和LSTM预测方法进行了比较，并通过与公开可用的预测数据的比较分析验证了CGWO-DDELM的优异性能。结果表明，所提出的CGWO-DELM预测方法可以为锂离子电池的剩余使用寿命提供更高的预测精度。