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鋰離子電池健康狀態(tài)評估及剩余壽命預(yù)測方法

發(fā)布時間:2021-07-02 18:52
  鋰離子電池因其具有能量密度大、循環(huán)壽命長、安全性能高等優(yōu)點被廣泛應(yīng)用于電動汽車、通訊設(shè)備、航空航天等領(lǐng)域。作為系統(tǒng)的核心部件,電池退化會影響整個系統(tǒng)的正常運行,甚至?xí)l(fā)嚴(yán)重的安全事故和經(jīng)濟(jì)損失。鋰離子電池健康狀態(tài)(State of Health,SOH)估計及剩余壽命(Remaining Useful Life,RUL)預(yù)測能有效預(yù)知其性能退化程度,有助于實現(xiàn)視情維修和提高系統(tǒng)的可靠性,具有重要的研究和實用價值。本文以鋰離子電池為研究對象,并對其SOH估計及RUL預(yù)測兩個核心問題進(jìn)行深入研究,主要研究內(nèi)容如下:首先,給出基于經(jīng)驗退化模型的鋰離子電池RUL預(yù)測方法。通過對鋰離子電池壽命退化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,本文從退化率的角度建立一種電池容量經(jīng)驗退化模型,以克服現(xiàn)有預(yù)測模型中模型普適性差、建模復(fù)雜、預(yù)測精度不足等問題。該模型適用于標(biāo)準(zhǔn)工況下同型號的鋰離子電池,只需知道電池初始容量,即可直接模擬出電池壽命曲線,具有良好的實用性。其次,建立基于經(jīng)驗退化模型與誤差補(bǔ)償模型相結(jié)合的融合型鋰離子電池SOH估計方法。經(jīng)驗退化模型雖然能預(yù)測出電池全局退化趨勢,但難以對電池退化過程中差異性及非線性退化現(xiàn)象進(jìn)... 

【文章來源】:安徽理工大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】:83 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

鋰離子電池健康狀態(tài)評估及剩余壽命預(yù)測方法


鋰離子電池結(jié)構(gòu)圖

鋰離子電池,工作原理圖,化學(xué)反應(yīng),鋰離子


充電時,原先在正極的鋰離子脫嵌,進(jìn)入到負(fù)極的碳層中;放電時,的鋰離子在電場的作用下離開負(fù)極,聚集到達(dá)正極[72]。鋰離子電池充放具體化學(xué)反應(yīng)式如下所示:充電階段,Li+從正極材料 LiMO2中脫離,途經(jīng)電解液后嵌入負(fù)極的碳層發(fā)生如下化學(xué)反應(yīng):2 1- 2LiMO Li MO Li exx x+ →+ + 充電放電(放電階段,Li+從負(fù)極材料的碳層中脫落,流經(jīng)電解液后嵌入 LiMO2中,如下化學(xué)反應(yīng):C Li e Li Cx nn x x+ →+ + 充電放電(總化學(xué)反應(yīng)如下:2 1- 2LiMO C Li MO Li Cx x nn →+ + 充電放電(,M 代表 Co、Ni、W、Mn 等金屬元素。

鋰離子電池,基本特點


圖 2-3 鋰離子電池基本特點Fig.2-3 Basic characteristics of lithium-ion batteries.3 鋰離子電池壽命退化分析除了內(nèi)部復(fù)雜的電化學(xué)失效機(jī)理,鋰離子電池運行所處外界環(huán)境以及電路狀態(tài)都會對其壽命產(chǎn)生不同程度的影響。鋰離子電池老化是多影響因素耦合果,但由于目前人們對電池退化過程了解的不完備性,仍存在一些未知影響因文暫不考究;圖 2-4 給出了電池主要退化因素分析圖,以下分別從內(nèi)部失效機(jī)及外部影響因素兩方面對鋰離子電池壽命退化主要因素進(jìn)行分析。.3.1 鋰離子電池內(nèi)部失效機(jī)制分析鋰離子電池內(nèi)部一系列不可逆化學(xué)反應(yīng)會造成電池內(nèi)部電極材料結(jié)構(gòu)的變性物質(zhì)的溶解以及電池內(nèi)阻增加等等,從而加速電池老化。以下列舉出幾種電部失效的主要原因[75]:

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]基于IGA-MRVR的鋰離子電池剩余使用壽命預(yù)測[J]. 高棟,黃妙華.  自動化與儀表. 2017(07)
[4]鋰電池剩余壽命的ELM間接預(yù)測方法[J]. 姜媛媛,劉柱,羅慧,王輝.  電子測量與儀器學(xué)報. 2016(02)
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[7]鋰離子電池健康評估和壽命預(yù)測綜述[J]. 劉大同,周建寶,郭力萌,彭宇.  儀器儀表學(xué)報. 2015(01)
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博士論文
[1]基于RVM的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法研究[D]. 周建寶.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上證指數(shù)預(yù)測模型應(yīng)用研究[D]. 方思學(xué).湖南大學(xué) 2018
[2]考慮容量恢復(fù)效應(yīng)的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測[D]. 嚴(yán)仁遠(yuǎn).浙江大學(xué) 2018
[3]基于IC曲線特征參數(shù)的鋰離子電池SOH估計及DSP實現(xiàn)[D]. 張昊.北京交通大學(xué) 2018
[4]鋰離子動力電池健康特征提取與診斷研究[D]. 郭琦沛.北京交通大學(xué) 2018
[5]鋰離子電池退化狀態(tài)識別與壽命預(yù)測方法研究[D]. 楊金星.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[6]基于模型驅(qū)動的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法研究[D]. 楊麗.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[7]電動汽車動力電池健康狀態(tài)估計方法研究[D]. 孫培坤.北京理工大學(xué) 2016



本文編號:3261029

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