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Prediction of Lithium-Ion Battery Capacity in UAVs

机译:UAVS锂离子电池容量的预测

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摘要

This article proposes a research on degradation of lithium-ion batteries. The life of these batteries can be measured by monitoring capacity degradation. A dataset made available by NASA for the present study was used. Also, 3 methods were used to predict the failure. The methods were Non-recursive Least Squares, a Kalman Filter and an ELM neural network with a very simple architecture, but the results achieved good results and can be compared to other more robust algorithms.
机译:本文提出了研究锂离子电池的降解研究。这些电池的寿命可以通过监测容量劣化来衡量。使用NASA提供的数据集进行本研究。此外,使用3种方法来预测失败。该方法是非递归最小二乘,卡尔曼滤波器和具有非常简单的架构的ELM神经网络,但结果达到了良好的结果,并且可以与其他更强大的算法进行比较。

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