隨著人們對系統(tǒng)可靠性的要求不斷提高,故障預(yù)測技術(shù)具有越來越高的實(shí)用價(jià)值。故障預(yù)測是預(yù)先判斷未來有可能出現(xiàn)的故障或者故障演變的趨勢,為消除潛在的安全隱患,降低人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失提供技術(shù)支持。故障預(yù)測主要包括故障的早期端倪檢測和系統(tǒng)、元件等的剩余壽命預(yù)測。鋰離子電池是一種廣泛使用的儲能和供能元件,對其剩余使用壽命進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì),在電池失效之前及時(shí)更換,可以有效的保障系統(tǒng)正常運(yùn)行,避免重大事故發(fā)生。本文基于鋰離子電池雙指數(shù)容量退化模型,研究了鋰離子電池剩余使用壽命的融合預(yù)測算法,提高了預(yù)測效果。本文首先簡單分析了電池容量衰減的主要原因,討論了電池的退化模型,將電池的剩余壽命預(yù)測轉(zhuǎn)化為電池容量預(yù)測。然后將無跡卡爾曼濾波器應(yīng)用于鋰離子電池的壽命預(yù)測,在此基礎(chǔ)上,提出用數(shù)據(jù)驅(qū)動方法預(yù)測殘差校正項(xiàng)的融合思路。第一種融合算法是用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對未來殘差趨勢進(jìn)行迭代預(yù)測,恢復(fù)濾波器的預(yù)測更新功能。通過鋰離子電池容量數(shù)據(jù)集的仿真實(shí)驗(yàn),引入四個(gè)評價(jià)指標(biāo),驗(yàn)證了這一融合思路的可行性。為了進(jìn)一步改善預(yù)測效果,提出了第二種融合預(yù)測算法,用K-均值聚類算法調(diào)整徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)中心,優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測濾波器殘差值,... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3246351