鋰離子電池因其優(yōu)越的性能廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域,但是當(dāng)電池容量下降到一定階段時電池的生命便達到閾值,電池就無法繼續(xù)使用,因此電池的剩余使用壽命（Remaining20Useful20Life20RUL）預(yù)測成為了當(dāng)下研究的熱點問題。當(dāng)前階段對于鋰離子RUL的預(yù)測主要有基于模型和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動兩種方法,其中基于模型的預(yù)測方法由于其建模復(fù)雜且參數(shù)較多而使其發(fā)展受限,而在大多數(shù)數(shù)據(jù)驅(qū)動算法中存在算法精度不高、參數(shù)選取單一且無動態(tài)變化、缺乏高低溫工況下電池的預(yù)測結(jié)果等問題。因此,本文提出了一種基于熵權(quán)的逼近理想解排序法（Technique20for20Order20Preferenceby20Similarity20to20Ideal20Solution20TOPSIS）和改進的粒子群算法（Particle20Swarm20Optimization20PSO）的電池RUL預(yù)測框架,文章主要研究內(nèi)容如下:（1）首先本文研究了鋰離子電池的工作原理和退化機理,分析與觀察了電池在退化過程中各項參數(shù)的變化情況后發(fā)現(xiàn)特定參數(shù)的變化趨勢和電池容量退化的趨勢具有較大的相關(guān)性。最后通過分析選取了電池的充放電循環(huán)次數(shù)、... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 選題的背景以及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的內(nèi)容以及章節(jié)安排
第二章 鋰離子電池工作原理,退化機理以及參數(shù)模型選擇
    2.1 鋰離子電池工作原理
    2.2 鋰離子電池退化機理分析
    2.3 鋰離子電池退化模型參數(shù)選取
        2.3.1 循環(huán)次數(shù)作為退化模型參數(shù)
        2.3.2 溫度作為退化模型參數(shù)
        2.3.3 電池內(nèi)阻作為退化模型參數(shù)
        2.3.4 電池開路電壓作為退化模型參數(shù)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于粒子群及其改進算法的鋰離子電池RUL預(yù)測
    3.1 粒子群算法基本理論及流程介紹
        3.1.1 粒子群算法簡介
        3.1.2 基礎(chǔ)粒子群算法
        3.1.3 粒子位置更新公式分析
        3.1.4 完全粒子群算法
    3.2 改進的粒子群算法
        3.2.1 位置更新公式改進
        3.2.2 慣性權(quán)重因子改進
        3.2.3 加速因子改進
    3.3 基于改進PSO算法的電池RUL預(yù)測
        3.3.1 電池數(shù)據(jù)選取以及電池退化模型選取
        3.3.2 改進PSO算法和其他智能算法對比
        3.3.3 電池RUL預(yù)測結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于TOPSIS方法和MAF濾波的鋰離子電池預(yù)測參數(shù)選取及RUL預(yù)測
    4.1 TOPSIS法概述以及數(shù)學(xué)公式描述
    4.2 基于熵權(quán)值的TOPSIS法及數(shù)學(xué)描述
        4.2.1 熵與信息熵相關(guān)概念
        4.2.2 基于熵權(quán)的TOPSIS法
    4.3 MAF濾波及其濾波效果
    4.4 鋰離子電池RUL預(yù)測框架及預(yù)測結(jié)果分析
        4.4.1 預(yù)測框架結(jié)構(gòu)
        4.4.2 實驗結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號：3178471