基于长短期记忆网络的锂离子电池荷电状态非线性组合估计方法

本发明公开了基于长短期记忆网络的锂离子电池荷电状态非线性组合估计方法，属于锂离子电池参数估计技术领域，首先将电荷控制型忆阻器与一阶RC模型结合建立四阶混沌系统，利用改进粒子群优化自适应同步控制算法在线辨识上述混沌系统中的参数，获取一阶RC模型参数R,R,C值；利用参数在线辨识值建立准确的AEKF模型，也即IPSO‑ASCA‑AEKF联合算法，然后采用IPSO‑ASCA‑AEKF和支持向量回归两个模型分别实时估计SOC时间序列，获得两个单一模型的SOC估计值；最后利用LSTM模型非线性组合IPSO‑ASCA‑AEKF算法和SVR算法两单项模型的估计值，获得最终的锂离子电池SOC估计值。本发明方法具有较优的非线性动态估计能力,较高的精确度及泛化能力。