《基于RVM的锂离子电池剩余寿命预测方法研究》.docx

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2024-12-25 发布于北京
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《基于RVM的锂离子电池剩余寿命预测方法研究》

一、引言

随着科技的发展，锂离子电池（LIB）已成为许多现代设备的关键组件，如电动汽车、移动通信和可再生能源存储系统等。因此，对锂离子电池的剩余寿命（RUL）进行准确预测，对于提高设备性能、延长使用寿命和减少维护成本具有重要意义。近年来，随着机器学习技术的进步，相关方法已被广泛应用于电池健康状态和剩余寿命的预测。其中，基于相关向量机（RVM）的预测方法，因其在处理小样本、高维及非线性问题上的优势，正逐渐成为研究热点。

二、相关背景与文献综述

锂离子电池的剩余寿命预测是电池管理系统的关键部分。传统的方法通常依赖于电池的物理和化学模型，然而这些模型往