勒贝格时间诊断算法

多隐变量自适应

用勒贝格采样下的多隐状态变量模型对锂电池退化过程进行自适应诊断与预测，实时更新能力优于传统黎曼采样方法。

张恒 · Wei, Chen · 苗强

Applied Energy 2025

技术优势

计算负担更轻

采用勒贝格采样代替黎曼采样，只在状态变化超过阈值时才触发更新，避免持续高频采样带来的计算开销。

状态估计更稳

在状态转移方程中加入调整步骤，弥补仅依赖随机游走的不确定性，提高隐状态变量估计的可靠性。

粒子选择更有效

基于多阶故障动力学优化权重计算过程，确保选取的粒子更能代表退化状态。

应用场景

• 电池管理系统：可嵌入BMS实现低算力在线诊断与寿命预测，替代传统定时采样方案。
• 锂电池故障诊断：用多隐状态变量模型及早捕捉退化趋势，减少突发故障漏报。
• 智能运维算法：作为自适应预测性维护核心，根据实时数据动态调整维护策略。