而ELM锂电池,由于能够支持快速充电和大电流放电,非常适合用在需要频繁使用或者需要短时间内释放大量电能的设备上,如数码单反相机、手持稳定器或摄像机等设备。 五、总结与对比 总的来说,锂电池ELI和ELM都是高效且多功能的能源解决方案,选择哪种类型的电池取决于具体的应用需求。对于追求稳定性和续航...
专利摘要显示，本发明涉及电池健康管理领域，具体为基于ELM模型的单体电池剩余寿命在线循环预测方法，从数据库提取电池循环数据，对电池循环数据划分数据集；构建ELM模型，基于数据集，训练ELM模型，得到单体电池的健康度预测值；基于单体电池的健康度预测值和ELM模型，进行循环迭代预测，得到单体电池的剩余寿命预测值；基于循...
英国霍克蓄电池PowerSafe®ELM电池研究生产制造工艺技术原自ENERSYS®超过50年的研发支持,采用先进工艺制造包括电池极板面积,极板厚度和电解液量等精心配制和设计组合致力于极低免维护工况下最佳放电性能。ELM电池正极板活性物质被锁定在霍克独家技术设计的方钢管内,提供卓越的循环能力,长寿命和高能量密度。PowerSafe®...
应用一阶偏相关系数分析法验证间接寿命特征参数与直接参数间的相关性,选择等压降放电时间作为锂电池间接寿命特征参数,构建基于ELM的等压降放电时间与实际容量的关系模型和等压降放电时间预测模型,实现锂电池的RUL预测。基于NASA锂电池数据集预测并评估锂电池的RUL,并且与ELM直接预测方法和高斯过程回归间接预测方法相比较,本...
基于ELM模型的单体电池剩余寿命在线循环预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于ELM模型的单体电池剩余寿命在线循环预测方法说明:本发明涉及电池健康管理领域,具体为基于ELM模型的单体电池剩余寿命在线循环预测方法,从数据库提取电池...专利查询请上爱企查
提取电池循环数据,对电池循环数据划分数据集;构建ELM模型,基于数据集,训练ELM模型,得到单体电池的健康度预测值;基于单体电池的健康度预测值和ELM模型,进行循环迭代预测,得到单体电池的剩余寿命预测值;基于循环迭代预测生成的健康度预测值,对数据库进行数据更新;基于完成数据更新的数据库,重复上述过程,更新单体电池的剩余...
基于GA-ELM模型的锂电池SOH预测,针对锂电池健康状态(State of Healthy,SOH)预测精度低的特点,利用遗传算法改进的极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法可提高锂电池SOH的预测精度。ELM输入层到隐含层的权值及隐含层单元的阈值随机产生,EL...
因此，提出了一种基于充电数据片段和遗传算法优化的极限学习机（genetic algorithm-extreme learning machine ，GA-ELM ）的锂电池SOH 估计方法。通过从电池的充电电压片段数据中提取不同电压区间内电压对时间的积分作为健康因子（health factor ，HF ），并用皮尔逊相关性分析法找到最优电压区间。最后，使用遗传算法寻找...
提出了一种基于多种数据驱动法融合来实现电池剩余使用寿命预测的方法.首先分析了电池寿命的相关特征参数,选取相关性较高的参数作为间接健康因子;然后构建了秃鹰搜索算法和优化极限学习机的组合预测模型;最后通过使用NASA电池数据集验证了该预测模型的可行性和准确性.结果表明,相较于神经网络和极限学习机的预测方法,文中模...
基于ELM神经网络的磷酸铁锂电池SOC估算研究 孙弘利;赵冠都 【摘要】自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)主要通过动力电池(磷酸铁锂电池)为整体系统供电,而准确可靠地获得磷酸铁锂电池的荷电状态(State of Charge,SOC)是AUV中电源管理系统的主要任务之一.在现有电池SOC估算方法的基础上,尝试利用ELM...