首頁(yè) 資訊基于新健康指標(biāo)的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)

基于新健康指標(biāo)的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)

來(lái)源：泰然健康網(wǎng) 時(shí)間：2025年06月09日 15:34

　　隨著環(huán)境污染和能源短缺問(wèn)題的日趨嚴(yán)重,并且根據(jù)《中國(guó)制造2025》政策中對(duì)發(fā)展節(jié)能與新能源汽車的要求,發(fā)展電動(dòng)汽車已經(jīng)成為未來(lái)交通的必然趨勢(shì)。鋰離子電池目前為電動(dòng)汽車的主要供能設(shè)備,為避免電動(dòng)汽車因鋰離子電池壽命衰退至失效閾值而發(fā)生故障,科學(xué)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)鋰離子電池剩余使用壽命(RUL)成為了電池管理系統(tǒng)(BMS)中關(guān)鍵技術(shù)之一。本課題針對(duì)鋰離子電池RUL預(yù)測(cè)重點(diǎn)完成如下幾個(gè)工作:首先,深入研究了鋰離子電池劣化機(jī)理。本文從鋰離子電池內(nèi)部結(jié)構(gòu)出發(fā),分析引起其老化的內(nèi)部因素,同時(shí)給出影響其RUL的5個(gè)外部因素并分別對(duì)它們進(jìn)行分析,引出鋰離子電池的2個(gè)直接健康指標(biāo),并對(duì)它們進(jìn)行分析介紹。其次,基于鋰離子電池充電數(shù)據(jù)提取了一個(gè)新健康指標(biāo)(HI)來(lái)預(yù)測(cè)電池RUL。本文為解決在線預(yù)測(cè)鋰離子電池RUL時(shí)直接測(cè)量其實(shí)際容量比較困難的問(wèn)題,通過(guò)分析NASA PCoE中心和馬里蘭大學(xué)CALCE中心提供的鋰離子電池?cái)?shù)據(jù),提出一種基于鋰離子電池充電數(shù)據(jù)的HI提取和優(yōu)化的方法框架;同時(shí)使用Pearson相關(guān)性分析法和Spearman秩相關(guān)分析法分析容量與提取的HI之間的相關(guān)性,并利用Box-Cox變換方法對(duì)提取的HI進(jìn)行優(yōu)化;最后基于提取的新HI實(shí)現(xiàn)電池容量的準(zhǔn)確估計(jì)。最后,建立了基于粒子群優(yōu)化(PSO)的多核支持向量機(jī)(MSVM)模型,成功完成對(duì)鋰離子電池RUL的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。本文為解決支持向量機(jī)(SVM)模型采用傳統(tǒng)的單核核函數(shù)導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度低并且泛化性弱的問(wèn)題,提出一種基于多項(xiàng)式核和徑向基核凸組合形式的MSVM;并且使用PSO算法完成對(duì)MSVM模型參數(shù)的優(yōu)化,提高了模型的預(yù)測(cè)精度;最后基于NASA PCoE中心以及馬里蘭大學(xué)CALCE中心電池實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證,驗(yàn)證結(jié)果顯示,基于PSO算法優(yōu)化的MSVM模型的預(yù)測(cè)精度及泛化性都得到了很好的提高。本文提出的新HI和PSO-MSVM模型可以為電池的安全管理和其它安全系統(tǒng)提供可靠的數(shù)據(jù),并且可以成功完成對(duì)鋰離子電池RUL的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。本課題研究對(duì)電動(dòng)汽車BMS開發(fā)具有一定的參考價(jià)值。

[關(guān)鍵詞]：

健康指標(biāo);多核支持向量機(jī);粒子群優(yōu)化;容量估計(jì);鋰離子電池剩余壽命

[文獻(xiàn)類型]：碩士論文
[文獻(xiàn)出處]：

武漢理工大學(xué)2018年