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【锂电池剩余寿命RUL预测案例】
锂电池寿命预测 | Matlab基于SSA-SVR麻雀优化支持向量回归的锂离子电池剩余寿命预测#xff08;完整源码和数据#xff09;
1、提取NASA数据集的电池容量#xff0c;以历史容量作… 目录 预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
【锂电池剩余寿命RUL预测案例】
锂电池寿命预测 | Matlab基于SSA-SVR麻雀优化支持向量回归的锂离子电池剩余寿命预测完整源码和数据
1、提取NASA数据集的电池容量以历史容量作为输入采用迭代预测的方法对容量进行预测
2、利用麻雀算法优化 SVR 核参数(选择最佳的SVM核函数参数c和g)通过仿真结果可知SSA-SVR 方法可以提供更精确的电池 RUL预测结果。
3.程序内注释详细excel数据方便替换数据。
4.程序语言为matlab程序可出预测效果图迭代优化图相关分析图运行环境matlab2020b及以上。评价指标包括:R2、RPD、MSE、RMSE、MAE、MAPE等。
5.代码特点参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。
锂离子电池(Lithium-ion batteriesLIBs)的剩余使用寿命(remaining useful lifeRUL)预测在电池故障预测与健康管理(prognostics and health managementPHM)中起着十分重要的作用。准确预测电池RUL 可以提前对存在安全隐患的电池进行维护和更换以确保储能系统安全可靠。提出一种基于麻雀优化和支持向量回归(SSA-SVR)的方法可有效提高锂离子电池RUL 预测的准确性。 程序设计
完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab基于SSA-SVR麻雀优化支持向量回归的锂离子电池剩余寿命预测。
%% 清空环境
clear;%清工作区
clc;%清命令
close all;%关闭所有的Figure窗口
format compact;%压缩空格
tic;%开始计时
%% 005号电池
load(B0005.mat)
m1616; %有616个数据
n1168; %有168个discharge放电数据
[~,index] sortrows({B0005.cycle.type}.);
B0005.cycle B0005.cycle(index);
clear index %以上3行为将type排序
Azeros(168,1); %A矩阵为168行1列的零矩阵
j1;
for i171:338A(j,1)B0005.cycle(i).data.Capacity;ii1;jj1;
end
% 6号电池
load(B0006.mat)
m2616;
n2168;
[~,index] sortrows({B0006.cycle.type}.);
B0006.cycle B0006.cycle(index);
clear index
Bzeros(168,1);
j1;
for i171:338B(j,1)B0006.cycle(i).data.Capacity;ii1;jj1;
end
estc Best_pos(1, 1);
bestg Best_pos(1, 2); %% 建立模型
cmd [ -t 2 , -c , num2str(bestc), -g , num2str(bestg), -s 3 -p 0.085 ];
model svmtrain(t_train, p_train, cmd);%% 仿真预测
[t_sim1, error_1] svmpredict(t_train, p_train, model);
[t_sim2, error_2] svmpredict(t_test , p_test , model);%% 数据反归一化
T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output);
T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output);
T_sim1 T_sim1;
T_sim2 T_sim2;
%% 适应度曲线
figure;
plot(1 : length(curve), curve, LineWidth, 1.5);
title(SSA-SVR适应度曲线, FontSize, 10);
xlabel(迭代次数, FontSize, 10);
ylabel(适应度值, FontSize, 10);
grid参考资料 [1] http://t.csdn.cn/pCWSp [2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm1001.2014.3001.5501 [3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm1001.2014.3001.5501
