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基于深度學(xué)習(xí)的鋰電池剩余壽命預(yù)測(cè)

來源：泰然健康網(wǎng) 時(shí)間：2025年06月09日 15:35

　　鋰離子電池在獲得廣泛應(yīng)用的同時(shí)其安全性也不得忽視,由于循環(huán)充放電過程引起的電池老化可能會(huì)帶來安全隱患,因此對(duì)鋰電池健康狀態(tài)(SOH)和剩余壽命(RUL)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)就十分重要了。本文針對(duì)公開的NASA鋰離子電池?cái)?shù)據(jù)集進(jìn)行了研究,提出多尺度的健康因子選擇策略和深度學(xué)習(xí)方法,對(duì)鋰電池的健康狀態(tài)和剩余壽命預(yù)測(cè)問題展開研究,主要內(nèi)容如下:首先,對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行研究,對(duì)研究方法和健康因子選擇方法進(jìn)行了總結(jié),并提出一種基于放電特征的多尺度健康因子選擇策略。根據(jù)鋰電池等效電路模型公式經(jīng)拉普拉斯變換成的時(shí)域表達(dá)式,結(jié)合實(shí)際的端電壓放電曲線辨識(shí)出了電池內(nèi)阻、極化內(nèi)阻和極化電容的參數(shù)值,并將其作為健康因子。在分析了等壓降放電時(shí)間序列與壓降區(qū)間選取之間的關(guān)系后,為了選出最佳的等壓降放電時(shí)間作為健康因子,利用皮爾遜相關(guān)度函數(shù)值作為適應(yīng)度的精英遺傳算法選出與電池實(shí)際容量相關(guān)度最高的等壓降放電時(shí)間序列作為健康因子。其次,為了擬合出健康因子與電池實(shí)際容量間的時(shí)間序列關(guān)系和容量再生現(xiàn)象,使用長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)在pytorch平臺(tái)上建立SOH預(yù)測(cè)模型。為了進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)精度,使用PSO算法配置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)改進(jìn)LSTM網(wǎng)絡(luò),讓PSO-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)健康因子與實(shí)際容量之間的非線性關(guān)系,建立基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的SOH預(yù)測(cè)模型,通過對(duì)比不同的健康因子選擇策略和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響,驗(yàn)證提出的健康因子選擇策略和LSTM作為預(yù)測(cè)模型的優(yōu)越性,為接下來的鋰電池RUL預(yù)測(cè)做準(zhǔn)備。然后,基于深度學(xué)習(xí)建立預(yù)測(cè)健康因子變化趨勢(shì)的鋰電池退化模型,通過歷史數(shù)據(jù)的健康因子變化趨勢(shì)估計(jì)未來的健康因子,并將預(yù)測(cè)得到的健康因子序列輸入到SOH預(yù)測(cè)模型中,最終預(yù)測(cè)出電池壽命終止時(shí)刻(EOL)和RUL。最后,在上述RUL預(yù)測(cè)方法的基礎(chǔ)上,為了避開獲取困難的等壓降放電時(shí)間作為健康因子,通過MATLAB的Simulink與Simscape模塊建立鋰電池等效電路模型,利用辨識(shí)出的電阻電容等參數(shù)經(jīng)最小二乘法粗估出開路電壓與電池SOC的函數(shù)關(guān)系,再以開路電壓和已辨識(shí)出的電池內(nèi)阻聯(lián)合估算等壓降放電量作為替代的健康因子,大大提升了RUL預(yù)測(cè)算法的實(shí)用性。

[關(guān)鍵詞]：

鋰電池健康狀態(tài);等效電路模型;LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);粒子群算法;鋰電池剩余壽命

[文獻(xiàn)類型]：碩士論文
[文獻(xiàn)出處]：

哈爾濱理工大學(xué)2023年

[格式]：PDF原版; EPUB自適應(yīng)版(需下載客戶端)

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