[发明专利]基于EEMD与LSTM模型电动汽车电池寿命预测方法

说明书

本发明提供一种基于EEMD与LSTM模型电动汽车电池寿命预测方法，本发明首先采集新能源汽车电池特征数据，将采集到的特征数据序列进行EEMD分解；再对分解后的多个分量进行分类处理，其中高频信号记作Z_a(t)，低频信号记作Z_b(t)；放入LSTM模型训练，进行预测；经过LSTM模型预测得到的预测结果进行重构，以均方误差损失函数最小化为优化目标，采用优化器来更新调整模型参数，减少预测误差，并利用测试集进行测试，得到理想的预测模型。

技术领域

本发明属于新能源汽车电池领域中的电池寿命预测技术领域，具体涉及一种基于EEMD与LSTM模型电动汽车电池寿命预测方法。

背景技术

近年来，随着汽车工业的飞速发展，新能源汽车愈加受到消费者的青睐。推动新能源汽车的发展，不仅有利于节能减排，还能推进技术进步，实现我国汽车工业的可持续发展。目前来说，新能源汽车主要以纯电动汽车为主，而电动汽车主要受电池寿命、成本和维护等因素的制约，不能得到大范围的推广。电池的寿命直接决定着车辆的成本和性能，是影响新能源汽车的发展最关键因素之一。锂离子电池剩余寿命研究可以归纳为两大类：基于模型预测和基于数据驱动预测。基于数据驱动的RUL预测研究方法较多，其中包括：人工神经网络、支持向量机、高斯过程回归、相关向量机，AR模型等。基于数据驱动的方法避免了对锂电池内部复杂机理的化学反应过程的研究，直接从电池数据中挖掘能够表征电池退化性能的特征。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种基于EEMD与LSTM模型电动汽车电池寿命预测方法，将集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型相结合，通过将新能源汽车电池特征数据进行高频与低频的分类，重新新能源汽车电池特征数据模型，通过LSTM深度学习进行预测，进而得到更为精确的预测结果。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种基于EEMD与LSTM模型电动汽车电池寿命预测方法，该方法包括如下步骤：

第一步：采集新能源汽车电池特征数据，将采集到的原始新能源汽车电池特征数据序列计做z(t)；

第二步：将原始新能源汽车电池特征数据序列z(t)进行EEMD分解；

第三步：将EEMD分解后的多个分量进行分类处理，根据频率的大小分别高频信号和低频信号两种类别，高频信号对应新能源汽车电池特征数据使用密集的时间段，低频信号对应新能源汽车电池特征数据使用不密集的时间段，其中高频信号记作Z_a(t)，低频信号记作Z_b(t)；

第四步：将选好的高频信号Z_a(t)，低频信号Z_b(t)放入LSTM模型训练，进行预测；

第五步：将第四步经过LSTM模型预测得到的预测结果进行重构，选取新能源汽车电池特征数据中的高频数据作为特征向量来训练长短时记忆网络,构建预测模型，然后选取新能源汽车电池特征数据中的高频数据,利用已训练的长短时记忆网络预测经纬度,重构数据，记作以均方误差损失函数最小化为优化目标，采用优化器来更新调整模型参数，减少预测误差，并利用测试集进行测试，得到理想的预测模型。

进一步地，第二步所述将原始新能源汽车电池特征数据序列z(t)进行EEMD分解具体包括如下流程：

1)在原始新能源汽车电池特征数据序列z(t)中加入白噪声u(t)，得到新的混合信号序列