考虑特征提取的混合数据驱动框架用于电池健康状态估计和寿命预测

一篇论文提出了一种混合数据驱动框架，考虑了电池健康状态估计和剩余使用寿命预测的特征提取，该论文发表在《绿色能源和智能交通》上。

VMD用于完全非递归模态变化来处理信号。通过对给定信号的有效分解分量，最终得到变分问题的最优解。通过迭代，VMD算法可以将信号分解为一些本征模态函数(IMF)和包含多个不同频率尺度的相关残差值。

Vapnik提出的基于统计学习理论的SVM算法主要用于模式识别和分类。SVM基于VC维理论获得全局最优解。为了降低参数维数，通过引入核函数来简化优化过程。当用作回归工具时，SVM实现了一种称为SVR的算法变体。

SSA算法是一种新型的群体智能优化算法，其基本结构除搜索算子外与ABC算法类似。本文通过优化惩罚常数C和核函数参数σ来实现MKSVM模型的准确预测。

采用精英混沌对立学习方法生成初始种群，提高其质量和多样性。该算法通过在更大范围内选择精英个体，提高局部逃逸能力和收敛性能，从而得到更准确的解。本文利用混沌倾斜帐篷图的随机性和遍历性特点，选择混沌倾斜帐篷图来生成初始种群，以增强初始个体的稳定性。

由于更新权重较大且迭代过程中变化不大，因此可能会错过全局最优值。引入自适应权重来提高SSA算法寻找全局最优值的性能。

在这项研究中，研究人员提出了一种考虑特征提取的混合框架，以提高电池SOH估计和RUL预测的性能。该混合框架结合了VMD、改进的麻雀搜索算法(ISSA)和多内核支持向量回归(MKSVR)模型。对贡献进行了总结。首先，通过特征提取获得八个特征，将其输入寿命预测模型。

其次，应用VMD方法对原始数据进行分解，使容量数据更加稳定。然后，采用精英混沌对抗学习策略和自适应权重来优化传统的麻雀搜索算法(SSA)，以获得更准确的预测模型参数。最后利用MKSVR解决样本数据大、高维特征空间分布不均匀导致的预测精度低的问题。

应用美国国家航空航天局的数据集进行实验验证。通过不同起点的RUL预测来验证VMD-ISSA-MKSVR框架的稳定性。通过与IPSO-SVR、ISSA-SVR、BL-ELM、VMD-ISSA-SVR的比较，可以验证VMD-ISSA-MKSVR框架得到的SOH估计和RUL预测误差最小。具有较高的预测精度和稳定性。

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