粒子群优化粒子滤波提升电解质电容剩余寿命预测精度

本文研究聚焦于电解质电容在电路系统中的关键作用及其故障对电路性能的影响。电解质电容的高故障率要求对它们的状态进行实时监控和剩余寿命预测，这对于保障电路的可靠性和稳定性至关重要。针对这一需求，作者提出了一种创新的方法——基于粒子群优化的粒子滤波算法，用于电解质电容的动态状态估计和剩余寿命预测。 传统的研究常常集中在锂电池的寿命预测，如Su Xiaohong等人采用粒子滤波算法进行锂电池的剩余寿命预测，张金等人则进一步通过改进算法优化预测效果。然而，电解质电容的剩余寿命预测相对较少，Kai等学者曾使用扩展卡尔曼滤波算法（EKF）进行初步尝试。然而，EKF可能受到系统复杂性的影响，其准确性可能会受限。 论文作者创新地引入粒子群优化（PSO）技术，这是一种模拟生物群体行为的优化算法，它在粒子滤波（PF）算法的序贯重采样环节进行优化。PSO能有效避免粒子滤波中常见的粒子贫化问题，从而提高预测的精度。作者利用NASA公开的电容数据集，构建了一个指数结合多项式的经验退化模型，该模型简洁且能够捕捉电容退化的动态特性。 在实施过程中，作者将PSO与粒子滤波算法相结合，形成了一种新型的预测框架。这种方法的优势在于既能利用数据驱动的预测优势，适应电解质电容的复杂行为，又能在一定程度上保持基于模型的预测精度。通过这种方式，作者旨在提供一种更精确、更可靠的电解质电容剩余寿命预测方法，这对于电路设计、维护和故障预防具有实际意义。 这篇论文不仅深入探讨了电解质电容的故障影响，还展示了如何通过融合先进的优化技术和数据驱动的预测策略来提升预测精度。这项研究对于提高电路系统的整体性能，特别是在军事或航空航天等领域，具有重要的理论价值和实践指导意义。