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基于新健康指標的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2025年06月09日 15:34

　　隨著環(huán)境污染和能源短缺問題的日趨嚴重,并且根據(jù)《中國制造2025》政策中對發(fā)展節(jié)能與新能源汽車的要求,發(fā)展電動汽車已經(jīng)成為未來交通的必然趨勢。鋰離子電池目前為電動汽車的主要供能設(shè)備,為避免電動汽車因鋰離子電池壽命衰退至失效閾值而發(fā)生故障,科學準確地預(yù)測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。本課題針對鋰離子電池RUL預(yù)測重點完成如下幾個工作:首先,深入研究了鋰離子電池劣化機理。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,同時給出影響其RUL的5個外部因素并分別對它們進行分析,引出鋰離子電池的2個直接健康指標,并對它們進行分析介紹。其次,基于鋰離子電池充電數(shù)據(jù)提取了一個新健康指標(HI)來預(yù)測電池RUL。本文為解決在線預(yù)測鋰離子電池RUL時直接測量其實際容量比較困難的問題,通過分析NASA PCoE中心和馬里蘭大學CALCE中心提供的鋰離子電池數(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變換方法對提取的HI進行優(yōu)化;最后基于提取的新HI實現(xiàn)電池容量的準確估計。最后,建立了基于粒子群優(yōu)化(PSO)的多核支持向量機(MSVM)模型,成功完成對鋰離子電池RUL的準確預(yù)測。本文為解決支持向量機(SVM)模型采用傳統(tǒng)的單核核函數(shù)導(dǎo)致預(yù)測精度低并且泛化性弱的問題,提出一種基于多項式核和徑向基核凸組合形式的MSVM;并且使用PSO算法完成對MSVM模型參數(shù)的優(yōu)化,提高了模型的預(yù)測精度;最后基于NASA PCoE中心以及馬里蘭大學CALCE中心電池實驗數(shù)據(jù)對模型進行驗證,驗證結(jié)果顯示,基于PSO算法優(yōu)化的MSVM模型的預(yù)測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鋰離子電池RUL的準確預(yù)測。本課題研究對電動汽車BMS開發(fā)具有一定的參考價值。

[關(guān)鍵詞]：

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

[文獻類型]：碩士論文
[文獻出處]：

武漢理工大學2018年