摘要：

為更好地解決電動汽車動力電池健康狀態(tài)（SOH）在線估計問題，減少實車采集數(shù)據(jù)中的冗余樣本，改善運(yùn)行工況不穩(wěn)定導(dǎo)致的特征丟失，提升實車電池SOH估計的精度，提出一種基于增量容量分析方法（ICA）提取特征和動態(tài)時間規(guī)整（DTW）優(yōu)化特征樣本的SOH估計方法。首先對實車電池充電循環(huán)數(shù)據(jù)應(yīng)用增量容量分析提取電池IC曲線，以曲線峰高度等形狀特征作為健康因子。采用動態(tài)時間規(guī)整作相似性判據(jù)，基于IC曲線形狀計算電池充電循環(huán)樣本的相似度，保留與基準(zhǔn)充電循環(huán)相似的充電循環(huán)數(shù)據(jù)，優(yōu)化訓(xùn)練樣本，最后采用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MLP）模型進(jìn)行SOH估計。以實車運(yùn)行電池數(shù)據(jù)進(jìn)行對比實驗，結(jié)果表明該方法可明顯改善訓(xùn)練樣本質(zhì)量，提升電池SOH估計精度。

引用本文

劉萬里,李子涵,梁宏毅,陳吉清,莫丙達(dá). 基于相似性優(yōu)化模型樣本的實車鋰電池健康狀態(tài)分析[J]. 汽車工程, 2024, 46(3): 489-497.

Wanli Liu,Zihan Li,Hongyi Liang,Jiqing Chen,Bingda Mo. Real Vehicle Battery Health State Estimation Based on Similarity Optimization Model Samples[J]. Automotive Engineering, 2024, 46(3): 489-497.

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