發(fā)布時(shí)間：2022-10-10 12:52

　　鋰離子電池的使用在我們的生活中起著非常重要的作用,例如移動(dòng)電話、計(jì)算機(jī)、電動(dòng)車輛和電氣設(shè)備。然而鋰離子電池的安全性和可靠性,近些年來受到許多公眾和學(xué)者關(guān)注。因此,近些年在電子系統(tǒng)故障預(yù)測(cè)和健康管理的研究課題中,鋰離子電池的剩余壽命預(yù)測(cè)成為了熱點(diǎn)。為了提高鋰離子電池的可靠性,對(duì)鋰離子電池剩余壽命準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和其結(jié)果的不確定性表達(dá)是至關(guān)重要的。為了準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)鋰離子電池剩余使用壽命,本文選擇以粒子濾波算法為基礎(chǔ)。首先介紹了鋰離子電池的組成和工作原理,并分析其失效機(jī)理。以鋰離子電池的容量衰減為特征建立相應(yīng)的模型,使用粒子濾波算法對(duì)其剩余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于粒子濾波算法強(qiáng)烈的依賴鋰離子電池的模型,并且還存在重采樣過程中粒子匱乏現(xiàn)象,因此提出無跡粒子濾波算法（UPF）的鋰離子電池剩余循環(huán)壽命預(yù)測(cè)方法,在犧牲部分計(jì)算復(fù)雜度的前提下,解決粒子退化問題,從而提高濾波精度。針對(duì)單一算法存在不可避免的缺陷,并且為了增加粒子的多樣性,論文又提出了一種基于模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的混合型方法即人工免疫的粒子濾波算法。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的特性和研究對(duì)象的模型,取其各自優(yōu)勢(shì),使算法的預(yù)測(cè)性能改善。該算法具有全局多樣性尋優(yōu)功能,本文就是... 

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究的目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 鋰電池故障預(yù)測(cè)與健康管理研究現(xiàn)狀
        1.2.2 .粒子濾波研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)
第二章 鋰離子電池失效機(jī)理及試驗(yàn)平臺(tái)搭建
    2.1 鋰離子電池概述
        2.1.1 鋰離子電池的工作原理
        2.1.2 鋰離子電池性能指標(biāo)及容量衰減
    2.2 鋰離子電池退化因素分析
        2.2.1 鋰離子電池退化內(nèi)部因素
        2.2.2 鋰離子電池退化外部因素
    2.3 鋰離子電池試驗(yàn)平臺(tái)搭建
        2.3.1 鋰電池充放電模塊搭建
        2.3.2 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)模塊搭建
        2.3.3 電池退化數(shù)據(jù)獲取
    2.4 鋰離子電池壽命退化模型建立
    2.5 本章小結(jié)
第三章 粒子濾波的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法
    3.1 粒子濾波的基本原理
        3.1.1 序貫重要性采樣
        3.1.2 粒子的退化和重采樣
    3.2 粒子濾波算法的實(shí)現(xiàn)流程
        3.2.1 鋰離子電池退化模型更新及PDF預(yù)測(cè)
        3.2.2 粒子濾波算法的鋰離子電池退化數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)仿真
    3.3 本章小結(jié)
第四章 無跡粒子濾波的鋰離子電池剩余循環(huán)壽命預(yù)測(cè)
    4.1 無跡粒子濾波原理
        4.1.1 建議概率密度分布函數(shù)
        4.1.2 無跡粒子濾波的算法實(shí)現(xiàn)
    4.2 無跡粒子濾波的的鋰離子電池退化數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)仿真
    4.3 本章小結(jié)
第五章 人工免疫粒子濾波的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)
    5.1 人工免疫算法
        5.1.1 免疫算法概述
        5.1.2 人工免疫算法實(shí)現(xiàn)流程
    5.2 人工免疫粒子濾波算法
        5.2.1 人工免疫粒子濾波算法原理
        5.2.2 人工免疫粒子濾波算法流程
    5.3 人工免疫粒子濾波的鋰離子電池退化數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)仿真
    5.4 本章總結(jié)
第六章 壽命預(yù)測(cè)不確定性的量化表達(dá)
    6.1 置信區(qū)間表達(dá)
    6.2 概率密度分布直方圖表達(dá)
    6.3 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]國外故障預(yù)測(cè)與健康管理系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)綜述[J]. 劉恩朋,楊占才,靳小波.  測(cè)控技術(shù). 2014(09)
[4]裝備電子系統(tǒng)故障預(yù)測(cè)與健康管理綜述[J]. 鐘晶鑫,王建業(yè),梁清龍.  飛航導(dǎo)彈. 2014(07)
[5]淺述新興的電子系統(tǒng)故障預(yù)測(cè)與健康管理[J]. 高榮.  科技資訊. 2014(18)
[6]新一代航空電子故障預(yù)測(cè)與健康管理系統(tǒng)綜述[J]. 楊軍祥,田澤,李成文,楊濤,王純委,劉宇.  計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2014(04)
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碩士論文
[1]數(shù)字芯片的故障預(yù)測(cè)與健康管理（PHM）關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 汪鵬.電子科技大學(xué) 2016
[2]基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)模型及軟件實(shí)現(xiàn)[D]. 朱亮標(biāo).華南理工大學(xué) 2014
[3]故障預(yù)測(cè)與健康管理（PHM）在ERP系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]. 李楠.中國科學(xué)院大學(xué)(工程管理與信息技術(shù)學(xué)院) 2013
[4]基于人工免疫粒子濾波的純電動(dòng)汽車鋰電池SOC估計(jì)研究[D]. 常海濤.北京交通大學(xué) 2013
[5]基于粒子濾波的弱小目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤算法研究[D]. 孫星.西安電子科技大學(xué) 2013
[6]基于粒子濾波的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法研究[D]. 羅悅.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2012
[7]人工免疫算法的基礎(chǔ)研究及其應(yīng)用[D]. 江斌.中南大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3689656