文档介绍：: .
中国公路学报echnology, Kunming
650500, Yunnan China;
2. College of Mechanical and Vehicle Engineering, Chongqing University, Chongqing, 400044,
China)
基金项目：国家重点研发计划（2018YFB0104005）、国家自然科学基金项目
（52162051）
作者简介：
申江卫（1984-），男，河北省保定市，高级实验师，博士，E-mail:
******@ 。
马文赛（1998-），男，山东省泰安市，学士，E-mail: ******@ 。
肖仁鑫（1978-），男，湖北省荆州市，副教授，博士，E-mail: ******@ 。
刘永刚（1982-），男，重庆市，教授(博士后、博导)，博士，E-mail:
******@ 。
陈 峥（1982-），男，山东省潍坊市，教授(博士后、博导)，博士，E-mail:
******@ 。
摘 要：为了解决应用数据驱动算法估算锂离子电池可用容量时存在的电池老化特
征提取不准确、可用容量衰退趋势跟踪精度低及模型要求训练数据量大等问题，本
文提出了一种基于优化高斯过程回归算法的锂离子电池可用容量估算方法，实现了
锂离子电池强非线性全衰退过程可用容量精确估算。首先，提取电池表面平均温度、
容量增量曲线峰值及峰值对应电压作为表征电池老化状态的健康因子，通过灰色关
联度分析法和熵权值法对所选健康因子进行了合理性评估；然后，用两个单一核函
数构造了高斯过程回归算法复合核函数，并利用鲸鱼优化算法完成复合核函数的参
数寻优，基于优化后的高斯过程回归模型实现了锂离子电池可用容量估算。最后，
通过对比不同核参数寻优算法，证明了鲸鱼优化算法在参数寻优方面的先进性，并
通过与传统的高斯过程回归、支持向量机、径向基神经网络等机器学****算法进行可
用容量估算对比，证明了模型的有效性。结果表明：基于复合核函数和鲸鱼优化算
法参数寻优可以有效改善高斯过程回归模型性能，本文所建立的优化高斯过程回归
模型能够基于较少训练数据实现电池容量的精确估算，并能够有效追踪锂离子电池
非线性长周期衰退趋势。同时，对不同电池数据也具备较好的自适应能力，可用容
量估算最大误差低于 %。
关键词：汽车工程；可用容量；高斯过程回归；锂离子电池；鲸鱼优化算法Available Capacity Estimation of Lithium-ion Batteries Based on
Optimized Gaussian Process Regression Algorithm
SHEN Jiang-wei1, MA Wen-sai1, XIAO Ren-xin1, LIU Yong-gang2, CHEN Zheng*1
(1. Faculty of Transportation Engineering, Kunming University of Science a