首頁(yè) 資訊基于機(jī)器學(xué)習(xí)的鋰離子電池健康狀態(tài)與剩余壽命預(yù)測(cè)

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的鋰離子電池健康狀態(tài)與剩余壽命預(yù)測(cè)

來(lái)源：泰然健康網(wǎng) 時(shí)間：2025年06月09日 15:32

　　鋰離子電池的健康狀態(tài)和剩余壽命預(yù)測(cè)是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。電池作為復(fù)雜的電化學(xué)系統(tǒng),其退化機(jī)理的研究較為困難。大數(shù)據(jù)時(shí)代,機(jī)器學(xué)習(xí)的方法給鋰離子電池的健康狀態(tài)和剩余壽命預(yù)測(cè)提供了一種新的解決思路,可以繞開(kāi)復(fù)雜的機(jī)理分析,近年來(lái)已經(jīng)成為主流的預(yù)測(cè)方法。但是,機(jī)器學(xué)習(xí)模型在應(yīng)用過(guò)程中,其效果主要受幾個(gè)方面的影響比較大,一是特征本身的構(gòu)造和預(yù)處理,直接影響到整個(gè)模型的效果。二是模型訓(xùn)練和超參數(shù)的優(yōu)化。本文主要研究了特征的預(yù)處理方式、特征的構(gòu)造方法和組合優(yōu)化,并在此基礎(chǔ)之上完成健康狀態(tài)和剩余壽命預(yù)測(cè),主要工作如下:(1)對(duì)于健康狀態(tài)的預(yù)測(cè),直接從充電曲線上構(gòu)造特征,采用改進(jìn)的預(yù)處理方式,利用深度學(xué)習(xí)中的長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)模型,挖掘退化過(guò)程的長(zhǎng)期依賴性,并用貝葉斯方法優(yōu)化超參數(shù),同時(shí)已完成的狀態(tài)預(yù)測(cè)后續(xù)可用于剩余壽命的計(jì)算。(2)在有同類電池?cái)?shù)據(jù)的情況下,提出一種自動(dòng)的特征構(gòu)造方法。首先基于形狀相似性以及異常自動(dòng)篩選算法,實(shí)現(xiàn)特征的自動(dòng)構(gòu)造。然后通過(guò)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方式,進(jìn)行特征的組合。最后,采用自動(dòng)調(diào)參方法,進(jìn)行超參數(shù)的優(yōu)化。其特征的構(gòu)造和組合方式可用于其他電池的預(yù)測(cè)。(3)對(duì)于已預(yù)測(cè)好的健康狀態(tài),使用粒子濾波,實(shí)現(xiàn)壽命預(yù)測(cè)結(jié)果的不確定性表示。首先是通過(guò)粒子濾波模型,動(dòng)態(tài)的跟蹤電池參數(shù)的變化,實(shí)現(xiàn)電池參數(shù)的估計(jì),然后在此基礎(chǔ)上,用粒子模擬電池退化,實(shí)現(xiàn)壽命的預(yù)測(cè)。試驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的預(yù)測(cè)方式可以直接用于在單一電池情況下的健康狀態(tài)預(yù)測(cè),或是在已有其他同類電池?cái)?shù)據(jù)的情況下,獲得更好的預(yù)測(cè)效果。并在此基礎(chǔ)上,最終實(shí)現(xiàn)電池的參數(shù)估計(jì)和壽命的不確定性預(yù)測(cè)。

[關(guān)鍵詞]：

長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò);粒子濾波;機(jī)器學(xué)習(xí)

[文獻(xiàn)類型]：碩士論文
[文獻(xiàn)出處]：

華中科技大學(xué)2021年

[格式]：PDF原版; EPUB自適應(yīng)版(需下載客戶端)

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