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鋰離子電池健康狀態(tài)評估及剩余壽命預測方法研究

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2025年06月09日 15:35

　　隨著鋰離子電池產(chǎn)業(yè)及電池應用行業(yè)的不斷擴大,尤其在新能源電動汽車、無人機、電子產(chǎn)品等領域應用的快速增長。由鋰離子電池引起的安全問題頻出,使得對鋰離子電池性能、壽命和安全性要求更加嚴格,對鋰離子電池的健康狀態(tài)(State of Health,SOH)估計和剩余壽命(Remaining Useful Life,RUL)預測研究顯得尤為重要。本論文通過對鋰離子電池的健康狀態(tài)和失效機理進行分析,對電池管理系統(tǒng)(Battery Management System,BMS)中SOH估計和RUL預測兩大核心算法進行研究,具體研究內(nèi)容如下:首先,通過對鋰離子電池基本結構和充放電原理的研究,了解鋰離子電池的失效表現(xiàn),以及引起鋰離子電池失效的內(nèi)部因素、外部因素。對鋰離子電池充放電狀態(tài)參數(shù)與健康狀態(tài)之間的關系進行分析,選擇放電電壓、放電電流、溫度和歐姆內(nèi)阻作為健康因子,為后面對鋰離子電池的SOH估計做準備。其次,以容量作為鋰離子電池的健康狀態(tài)評估指標,基于選取的健康因子,提出了基于最小二乘支持向量機(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的鋰離子電池SOH估計方法。針對LSSVM參數(shù)選取的隨機性問題,采用量子粒子群算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)去優(yōu)化LSSVM模型的懲罰參數(shù)和核參數(shù),QPSO是對粒子群算法(Particle Swarm optimization,PSO)的改進與優(yōu)化,收斂速度較PSO有較大的提升,建立基于QPSO優(yōu)化LSSVM的鋰離子電池SOH估計模型。通過NASA的鋰離子電池實驗數(shù)據(jù)對該模型進行驗證,并與PSO優(yōu)化LSSVM模型的預測結果及相關性能指標進行對比分析。仿真實驗表明,QPSO優(yōu)化LSSVM的SOH模型預測精度有較大的提升。最后,以鋰離子電池容量退化模型為基礎,提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的鋰離子電池RUL預測方法。針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡容易陷入局部極值、學習速率較慢、初始權值和閾值是隨機產(chǎn)生等問題,運用差分進化(Differential Evolution Algorithm,DE)算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡,獲取最優(yōu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡連接的初始權值和閾值,建立基于DE-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的鋰離子電池RUL預測模型。通過NASA的鋰離子電池實驗數(shù)據(jù)對該模型進行驗證,并與優(yōu)化前的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測結果進行對比分析。仿真實驗表明,經(jīng)過DE優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡RUL預測模型,數(shù)據(jù)處理的速度和預測精度都得到了明顯的提高。

[關鍵詞]：

鋰離子電池;SOH估計;RUL預測;最小二乘支持向量機;量子粒子群算法;差分進化算法

[文獻類型]：碩士論文
[文獻出處]：

廣西科技大學2020年