基于數據驅動的鋰電池數據處理.pdf

1、對于鋰離子電池這樣的內部電化學反應無法通過常用的傳感器技術測量及其有著極易受到外界環(huán)境變化影響的系統(tǒng)，如何能夠準確的評估和預測其性能的變化，來更好地利用鋰離子電池，避免不必要的故障和損失，具有重要的理論意義和現實意義。根據鋰電池的上述特點和實際測量的鋰電池數據，本文采用基于數據驅動的方法對鋰電池的數據處理進行研究。
　　本文主要工作有:
　　1.采用時間序列分析方法去處理鋰電池數據，先構建自回歸求和移動平均模型，該模型由過去

2、的觀測值和誤差項組合而成，利用該模型適應于線性系統(tǒng)預測的特點，再將其應用到鋰電池的數據處理中。
　　2.將人工神經網絡的方法應用于非線性系統(tǒng)的數據處理，構建前饋型神經網絡模型，將人工神經網絡適用于非線性系統(tǒng)預測的優(yōu)勢與時間序列分析在線性系統(tǒng)預測的優(yōu)勢結合起來，建立了新的混合算法，構建新的混合模型，將其應用到鋰電池的實際數據處理中，并比較這幾種方法的算法精確度和計算復雜度。
　　3.引入當前研究較為熱門的基于統(tǒng)計學習理論和機器