基于相關(guān)向量機的鋰離子電池在線剩余壽命預(yù)測方法研究.pdf

1、鋰離子電池具眾多優(yōu)良特點，例如高工作電壓、高能量密度、低損耗、無記憶性、自放電率低、循環(huán)壽命長、低污染等，廣泛應(yīng)用于民用和軍工等諸多領(lǐng)域。隨著鋰離子電池產(chǎn)業(yè)和技術(shù)的迅猛發(fā)展，對鋰離子電池的預(yù)測及健康管理問題近年來受到眾多學(xué)者的關(guān)注，特別是鋰離子電池工作狀態(tài)下的狀態(tài)監(jiān)測及剩余壽命預(yù)測等問題。這些研究對于鋰離子電池的可靠性評估、維修優(yōu)化及科學(xué)管理至關(guān)重要。本文針對鋰離子電池工作過程中的實際情況，主要研究了以下問題：
　?。?）對鋰離子

2、電池間接健康因子的提取進行研究。鋰離子電池在線剩余壽命預(yù)測的一個難點和關(guān)鍵問題是表征電池退化的健康因子的選取。由于在工作過程中，鋰離子電池的直接健康因子電池容量無法測量，本文考慮間接健康因子提取的可行性，從鋰離子電池充放電過程中的電壓、電流和溫度曲線中提取了5個間接健康因子，構(gòu)建表征電池狀態(tài)的間接健康因子向量。
　?。?）對鋰離子電池容量的在線估計進行研究?？紤]到鋰離子電池電量是其健康狀態(tài)的直接健康因子，本文利用間接健康因子向量作

3、為模型輸入，對鋰離子電池容量進行在線估計。為了增強模型的估計精度、魯棒性和泛化能力，提出了一種基于自適應(yīng)多核相關(guān)向量機子模型和加權(quán)歐氏距離相似度的動態(tài)集電池容量估計模型。集成模型利用多核相關(guān)向量機作為子模型，以提高泛化能力，并且利用加速粒子群算法對多核相關(guān)向量機的核參數(shù)進行優(yōu)化，然后利用在線數(shù)據(jù)不斷更新子模型權(quán)重，動態(tài)集成子模型的輸出，進一步提高了在線電量估計的精度。通過模型比較與交叉驗證，證明了模型的有效性。
　　（3）對鋰離子

4、電池容量的衰減趨勢以及在線剩余壽命預(yù)測進行研究。首先利用相空間重構(gòu)技術(shù)處理的電池容量數(shù)據(jù)，分別利用互信息法和CAO方法計算延遲時間和嵌入維數(shù)，構(gòu)造成模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。然后，提出利用在線學(xué)習(xí)多核相關(guān)向量機模型對鋰離子電池的剩余壽命進行在線預(yù)測。模型能夠利用新的在線數(shù)據(jù)進行更新，使剩余壽命的預(yù)測精度隨著在線數(shù)據(jù)的增多而提高。該模型能夠較好的實現(xiàn)電池容量衰減趨勢的長期預(yù)測，并且模型更新的效率較高，計算所需內(nèi)存較少。最后，通過實驗對比，驗證了模