發(fā)布時(shí)間：2018-07-15 13:56

【摘要】：隨著鋰離子電池的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛,其健康狀態(tài)的管理成為重要的研究領(lǐng)域。作為一種復(fù)雜的電化學(xué)系統(tǒng),鋰離子電池的容量會(huì)隨著充放電周期次數(shù)的增加而退化,當(dāng)其退化鋰離子電池的失效閾值時(shí),認(rèn)為此時(shí)鋰離子電池的壽命達(dá)到終結(jié)狀態(tài)。因此,鋰離子電池的剩余壽命(Remaining Useful Life,簡(jiǎn)稱RUL)預(yù)測(cè)成為健康管理中的重要研究?jī)?nèi)容,獲得了普遍重視。近年來,多種方法應(yīng)用于鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè),以期達(dá)到提升RUL預(yù)測(cè)精度。如何準(zhǔn)確的描述容量的退化一直是鋰離子電池RUL預(yù)測(cè)的關(guān)鍵,在基于模型驅(qū)動(dòng)的方法中,常用的模型是循環(huán)周期數(shù)與容量之間的多項(xiàng)式模型和指數(shù)模型,以及后來出現(xiàn)的放電時(shí)間與容量之間的雙指數(shù)模型,但是這些模型都將容量的退化看成是一個(gè)平滑的曲線,無(wú)法準(zhǔn)確的描述出容量退化過程中出現(xiàn)的自充電現(xiàn)象。近年來越來越多模型的建立是基于尋求鋰離子電池中的其他健康因子與容量之間的關(guān)系,作為其建模的依據(jù),但是至今也沒有一個(gè)比較適合的模型描述容量的退化。為了解決以上的問題,本文致力于建立一個(gè)可以準(zhǔn)確描述鋰離子電池容量退化的模型,用于預(yù)測(cè)鋰離子電池的RUL。首先,為了研究容量與其他健康因子之間的關(guān)系,本文提取了阻抗、溫度變化速率以及溫度差,在分析了這三個(gè)健康因子與容量之間的線性關(guān)系之后,選擇了與容量線性關(guān)系比較強(qiáng)的溫度變化速率以及溫度差與循環(huán)周期數(shù)一起建立了兩個(gè)二元回歸模型,用于描述容量的退化。其次,在采用SVM方法對(duì)健康因子進(jìn)行預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上提出了基于兩個(gè)模型的鋰離子電池RUL預(yù)測(cè)方法。最后在兩個(gè)模型的RUL預(yù)測(cè)方法上提出了基于聚類的優(yōu)化方法以及基于集成學(xué)習(xí)的優(yōu)化方法和基于加權(quán)線性回歸的優(yōu)化方法。
[Abstract]:With the increasing application of lithium ion batteries, the management of their health status has become an important research field. As a complex electrochemical system, the capacity of lithium-ion battery will degrade with the increase of charging and discharging cycle times. When the failure threshold of the degraded lithium ion battery is considered, it is considered that the lifetime of lithium ion battery reaches the end state. Therefore, the prediction of residual life (RUL) of lithium ion batteries has become an important research content in health management, and has been paid more and more attention. In recent years, many methods have been applied to predict the residual life of lithium ion batteries in order to improve the prediction accuracy of RUL. How to accurately describe the degradation of capacity is always the key to predict the Rul of Li-ion batteries. In model-driven methods, the polynomial model and exponential model between cycle number and capacity are commonly used in model-based methods. But these models regard the degradation of capacity as a smooth curve and can not accurately describe the phenomenon of self-charging in the process of capacity degradation. In recent years, more and more models have been established based on seeking the relationship between other health factors and capacity in lithium-ion batteries as the basis for their modeling, but there is no more suitable model to describe the degradation of capacity. In order to solve the above problems, this paper aims to establish a model that can accurately describe the degradation of lithium-ion battery capacity, which can be used to predict the RULL of lithium-ion battery. First of all, in order to study the relationship between capacity and other health factors, the impedance, temperature change rate and temperature difference are extracted, and the linear relationship between these three health factors and capacity is analyzed. Two binary regression models are established to describe the degradation of capacity by selecting the temperature change rate which has a strong linear relationship with capacity and the temperature difference and cycle number. Secondly, based on the prediction of health factors by SVM, a Rul prediction method based on two models for lithium ion batteries is proposed. Finally, the clustering optimization method, the ensemble learning optimization method and the weighted linear regression optimization method are proposed based on the RUL prediction methods of the two models.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM912

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本文編號(hào)：2124300