基于RVM的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法研究.pdf

1、鋰離子電池以其優(yōu)越的性能被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，但其自身仍存在安全性和可靠性問(wèn)題，故應(yīng)用中需對(duì)鋰離子電池的工作狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)和綜合管理。近年來(lái)，作為鋰離子電池管理、保障及預(yù)測(cè)性維護(hù)的關(guān)鍵技術(shù)，剩余壽命預(yù)測(cè)（Remaining Useful Life，RUL）方法的研究倍受關(guān)注，并已發(fā)展為電子系統(tǒng)故障預(yù)測(cè)與健康管理技術(shù)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。
　　作為一種復(fù)雜的電化學(xué)系統(tǒng)，鋰離子電池的性能會(huì)隨著使用逐漸退化。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，表征其退

2、化狀態(tài)的容量或阻抗參數(shù)很難直接監(jiān)測(cè)。而且，應(yīng)用環(huán)境及負(fù)載工況等不確定性因素還會(huì)導(dǎo)致其性能退化狀態(tài)具有不穩(wěn)定性。雖然現(xiàn)在已經(jīng)有很多針對(duì)鋰離子電池RUL預(yù)測(cè)方法的研究，但是大部分算法的復(fù)雜性卻制約了它們的實(shí)際應(yīng)用。鑒于此，本文選擇具有不確定性表達(dá)能力的相關(guān)向量機(jī)（Relevance Vector Machine，RVM）算法作為本文研究的方法基礎(chǔ)，通過(guò)算法研究和鋰離子電池退化狀態(tài)識(shí)別，解決鋰離子電池RUL預(yù)測(cè)精度、效率和適應(yīng)性問(wèn)題，并借助F

3、PGA可重構(gòu)計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)RUL預(yù)測(cè)的嵌入式計(jì)算，從而為鋰離子電池RUL預(yù)測(cè)方法的應(yīng)用提供一種新穎的技術(shù)研究思路。論文的主要研究工作包括以下內(nèi)容：
　?。?）針對(duì)RVM算法長(zhǎng)期趨勢(shì)預(yù)測(cè)精度低的問(wèn)題，提出一種基于動(dòng)態(tài)灰色相關(guān)向量機(jī)的鋰離子電池RUL預(yù)測(cè)方法。該方法利用離散灰色模型獲得的趨勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果作為RVM回歸預(yù)測(cè)的輸入，并根據(jù)回歸預(yù)測(cè)結(jié)果動(dòng)態(tài)更新RVM回歸預(yù)測(cè)模型，從而提高長(zhǎng)期趨勢(shì)預(yù)測(cè)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，與基本 RVM算法和非動(dòng)態(tài)更

4、新的灰色 RVM算法相比，該方法具有較高的預(yù)測(cè)精度，同時(shí)還能提供預(yù)測(cè)結(jié)果的置信區(qū)間及置信度等不確定性信息。
　　（2）針對(duì)現(xiàn)實(shí)需求中RVM預(yù)測(cè)模型的在線應(yīng)用問(wèn)題，提出一種優(yōu)化增量RVM鋰離子電池 RUL預(yù)測(cè)方法。該方法針對(duì)傳統(tǒng)增量算法在線計(jì)算效率低的問(wèn)題，采用 RVM稀疏的相關(guān)向量與在線新增樣本構(gòu)成在線訓(xùn)練樣本，降低在線訓(xùn)練樣本的規(guī)模，從而提高RVM預(yù)測(cè)模型的在線計(jì)算效率。通過(guò)與基本RVM算法和完全重新訓(xùn)練 RVM算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)證

5、明：在可控的預(yù)測(cè)精度范圍內(nèi)，該方法可有效地提高計(jì)算效率，并為鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)的嵌入式計(jì)算需求提供了方法思路。
　?。?）在上述預(yù)測(cè)方法的研究基礎(chǔ)上，針對(duì)鋰離子電池容量或阻抗等性能退化參數(shù)在實(shí)際應(yīng)用條件下不易在線測(cè)量的問(wèn)題，提出一種基于等時(shí)間放電電壓差提取及Box-Cox變換優(yōu)化的健康因子構(gòu)建方法。通過(guò)Box-Cox方法對(duì)提取的等時(shí)間放電電壓差數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性變換，采用可在線測(cè)量的鋰離子電池放電電壓參數(shù)實(shí)現(xiàn)性能退化狀態(tài)的識(shí)別與表

6、達(dá)。然后，利用這種健康因子作為RVM預(yù)測(cè)模型的性能退化參數(shù)進(jìn)行RUL預(yù)測(cè)，以實(shí)現(xiàn)鋰離子電池剩余壽命的間接預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，采用本文所提出的健康因子作為分析參數(shù)，可獲得與采用電池容量作為分析參數(shù)相等效的RUL預(yù)測(cè)效果，并具有良好的適應(yīng)性。
　?。?）針對(duì)電池狀態(tài)監(jiān)測(cè)和管理應(yīng)用中，嵌入式系統(tǒng)有限的計(jì)算資源及計(jì)算能力問(wèn)題，提出一種動(dòng)態(tài)可重構(gòu) RVM鋰離子電池 RUL預(yù)測(cè)方法。以可重構(gòu)FPGA器件作為嵌入式體系架構(gòu)基礎(chǔ)，采用多目標(biāo)優(yōu)化方