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基于GA-SVR算法進行了電動汽車鋰離子電池剩余容量預測研究。首先闡述了支持向量回歸機(SVR)的基本原理,其次利用遺傳算法(GA)對SVR關鍵參數進行全局尋優,提高了SVR預測電池剩余壽命的精度;最后,建立GA-SVR模型,利用NASA PCoE研究中心電池數據進行預測試驗,與標準SVR、基于網格搜索的SVR算法預測結果進行了對比,結果表明,GA-SVR算法具有更好的預測精度和更強的泛化性剩余容量預測-數控滾圓機滾弧機張家港電動液壓縮管機鋼管縮管機。 電池和B7電池的容量變化曲線圖2GA-SVR模型訓練結構NASAPCoE電池試驗以電池容量退化至額定容量（失效閥值）的70%作為電池壽命結束，

轉載中國知網整理! www.suoguanjixie.name本文參考此標準將失效閥值設置為1.4Ah。因B7電池測試試驗結束時電池容量未退化至1.4Ah，通過分析試驗數據，將B7電池的失效閥值定位為1.42Ah。兩個電池的試驗循環周期、失效閥值和實際循環壽命見表1。表1NASA電池失效閥值及其壽命利用B5電池和B7電池的放電數據測試GA-SVR模型對電池容量的預測精度，同時利用基于經驗選取參數的標準SVR模型和基于網格搜索的SVR（GS-SVR）模型進行預測，作為對比驗證。B5電池數據用于驗證GA-SVR模型對于電池剩余壽命（RUL）的預測準確性；B7電池用于驗證GA-SVR模型對于電池剩余容量的預測的準確性。B5電池的實際循環壽命為124個周期，為了驗證模型的準確性，分別選取樣本1~64、1~84、1~104作為訓練數據，對應的樣本65~168、85~168、105~168用于預測驗證。當剩余容量預測達到電池失效閥值時，認為電池壽命結束。圖3為在3種不同訓練樣本下，B5電池容量預測曲線，通過該曲線可得到其剩余使用壽命。B7電池的實際循環壽命為159個周期，分別選取樣本1~99、1~119、1~139作為訓練數據，對應的樣本100~168、120~168、140~168用于預測驗證。圖4為在3種不同訓練樣本下，B7電池剩余容量預測曲線。（a）訓練樣本為1~64（b）訓練樣本為1~84（c）訓練樣本為1~104圖3B5電池剩余容量預測結果對比由圖3和圖4可看出，3種SVR模型均可以較準確地預測電池的剩余電量，標準SVR在訓練數據較小時誤差較大；對于同一種模型，隨著訓練數據的增加，模型精度將會提高；在利用相同樣本數據進行訓練時，GA-SVR模型的性能優于其它兩種模型。預測性能對比結果如表2和表3所列。2.0剩余容量預測-數控滾圓機滾弧機張家港電動液壓縮管機鋼管縮管機 轉載中國知網整理! www.suoguanjixie.name