【摘要】：隨著鋰離子電池在便攜式電子設(shè)備、電動(dòng)自行車、電動(dòng)汽車、人造衛(wèi)星、航空航天等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，其引發(fā)的故障將導(dǎo)致事故和巨大的經(jīng)濟(jì)損失，甚至嚴(yán)重威脅著人員的生命安全。因此，鋰離子電池壽命預(yù)測(cè)這一問題的研究，，能切實(shí)保障實(shí)際工程中設(shè)備或系統(tǒng)的安全運(yùn)行。粒子濾波算法作為一種基于模型的預(yù)測(cè)方法，在實(shí)際工程中得到了廣泛的應(yīng)用，同時(shí)在其不斷發(fā)展的過程中也碰到一些有待解決的問題。 本文基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，實(shí)現(xiàn)了一種粒子濾波與支持向量回歸機(jī)相結(jié)合的方法，有效解決了單一基于粒子濾波的鋰離子電池壽命預(yù)測(cè)中存在的問題。首先介紹了衡量電池壽命的指標(biāo)，并從理論上分析了導(dǎo)致鋰離子電池容量衰退的主要因素。通過Matlab曲線擬合工具箱計(jì)算出雙指數(shù)形式的電池容量衰退模型參數(shù)，分別研究了有測(cè)量值更新的粒子濾波一步預(yù)測(cè)方法和無測(cè)量值更新的粒子濾波多步預(yù)測(cè)方法，并將其應(yīng)用到鋰離子電池壽命預(yù)測(cè)。然后，針對(duì)基于粒子濾波的鋰離子電池壽命預(yù)測(cè)方法中所存在的不足，通過分析比較時(shí)間序列多步預(yù)測(cè)策略，實(shí)現(xiàn)了有測(cè)量值更新的支持向量回歸機(jī)粒子濾波的一步預(yù)測(cè)算法和無測(cè)量值更新的支持向量回歸機(jī)粒子濾波的迭代多步預(yù)測(cè)算法，并將上述融合預(yù)測(cè)算法對(duì)鋰離子電池的壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過仿真比較了支持向量回歸機(jī)粒子濾波預(yù)測(cè)算法和粒子濾波預(yù)測(cè)算法的優(yōu)劣性，發(fā)現(xiàn)支持向量回歸機(jī)粒子濾波的預(yù)測(cè)方法不僅有效的提高了預(yù)測(cè)精度，而且還能實(shí)現(xiàn)對(duì)未來時(shí)刻系統(tǒng)狀態(tài)的跟蹤估計(jì)。論文最后總結(jié)了全文的主要工作和研究成果，并對(duì)今后的研究方向進(jìn)行了展望。
[Abstract]:With the wide application of lithium ion battery in portable electronic equipment, electric bicycle, electric vehicle, artificial satellite, aerospace and so on, the failure caused by lithium ion battery will lead to accidents and huge economic losses. Even a serious threat to the safety of personnel. Therefore, the study of Li-ion battery life prediction can ensure the safe operation of equipment or system in practical engineering. Particle filter algorithm, as a model-based prediction method, has been widely used in practical engineering, at the same time, it has encountered some problems that need to be solved in the process of its continuous development. Based on the statistical learning theory, a method of combining particle filter and support vector regression machine is implemented in this paper, which effectively solves the problem of single Li-ion battery life prediction based on particle filter. First, the index of measuring battery life is introduced, and the main factors that cause the capacity decline of lithium ion battery are analyzed theoretically. Through the Matlab curve fitting toolbox, the parameters of the dual exponential cell capacity decline model are calculated. The particle filter one-step prediction method with the measurement value update and the particle filter multi-step prediction method without the measurement value update are studied respectively. It is applied to predict the life of lithium ion battery. Then, aiming at the shortcomings of the method of Li-ion battery life prediction based on particle filter, the multi-step prediction strategy of time series is analyzed and compared. The one-step prediction algorithm of particle filter of support vector regression machine with updated measurement value and the iterative multi-step prediction algorithm of particle filter of support vector regression machine with no update of measurement value are implemented. The fusion prediction algorithm is used to predict the life of lithium ion battery. The advantages and disadvantages of particle filter prediction algorithm and particle filter prediction algorithm of support vector regression machine are compared by simulation. It is found that the particle filter prediction method of support vector regression machine not only improves the prediction accuracy effectively. Furthermore, the system state tracking and estimation can be realized in the future. Finally, the paper summarizes the main work and research results, and prospects for future research.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TM912

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本文編號(hào)：2235544