本文關(guān)鍵詞：鋰離子電池健康智能評估方法研究

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【摘要】：鋰離子電池在民用和軍用領(lǐng)域得到了廣泛使用,研制高效、智能的鋰離子電池管理系統(tǒng)是保證鋰離子電池安全使用的主要途徑,鋰離子電池健康智能評估方法是鋰離子電池管理系統(tǒng)的核心技術(shù),因此,研究快速、高精度的鋰離子電池健康評估方法具有重大意義。本文主要研究電池健康智能評估方法中的電池荷電狀態(tài)估計方法和電池剩余使用壽命預測方法,主要內(nèi)容有:1)介紹了鋰離子電池的工作原理,闡明了鋰離子電池常用性能參數(shù)和狀態(tài)參數(shù)的基本概念,歸納了鋰離子電池的充電方式并通過實驗研究總結(jié)了環(huán)境溫度、放電電流和電池老化對電池實際容量的影響規(guī)律。2)提出了基于隨機森林的電池荷電狀態(tài)估計方法。安時估計法的估計精度嚴重依賴電池荷電狀態(tài)初始值的準確性,基于經(jīng)驗模型和擴展卡爾曼濾波的估計法雖然能夠自修正電池荷電狀態(tài)的初始值誤差,但是估計精度往往較差。為解決上述估計方法存在的問題,本文提出基于隨機森林的電池荷電狀態(tài)估計法。單體鋰離子電池的穩(wěn)態(tài)放電和動態(tài)放電實驗結(jié)果表明該方法的估計精度不受電池荷電狀態(tài)初始值影響,估計精度要高于基于經(jīng)驗模型和擴展卡爾曼濾波的估計法,而且對于建立模型時使用過的放電工況具有自動識別能力。3)研究了基于GA和ARIMA的電池剩余使用壽命預測方法。針對自回歸差分移動平均模型的傳統(tǒng)定階方法存在定階流程復雜,定階過程存在人為主觀性選擇的問題,本文研究使用遺傳算法優(yōu)化自回歸差分移動平均模型的方法預測電池剩余使用壽命。實驗結(jié)果表明該方法能夠有效簡化定階流程,提高預測精度。
【關(guān)鍵詞】：鋰離子電池 荷電狀態(tài) 隨機森林 剩余使用壽命 遺傳算法 自回歸差分移動平均
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM912
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• abstract5-11
• 注釋表11-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 課題研究背景及意義12-13
• 1.2 課題研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 鋰離子電池荷電狀態(tài)估計技術(shù)研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 鋰離子電池剩余使用壽命預測技術(shù)研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 課題難點17-18
• 1.4 本文主要內(nèi)容及章節(jié)安排18-20
• 第二章 鋰離子電池工作原理及特性分析20-28
• 2.1 引言20
• 2.2 鋰離子電池工作原理20-21
• 2.3 鋰離子電池參數(shù)和特性分析21-27
• 2.3.1 鋰離子電池性能參數(shù)21-23
• 2.3.2 鋰離子電池狀態(tài)參數(shù)23-24
• 2.3.3 鋰離子電池充電特性24
• 2.3.4 鋰離子電池放電特性24-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 鋰離子電池荷電狀態(tài)估計方法研究28-56
• 3.1 引言28
• 3.2 鋰離子電池實驗數(shù)據(jù)獲取28-36
• 3.2.1 三洋牌18650鋰離子電池28-29
• 3.2.2 鋰離子電池測試實驗平臺29-30
• 3.2.3 鋰離子電池充電方式30
• 3.2.4 鋰離子電池穩(wěn)態(tài)放電實驗數(shù)據(jù)獲取30-31
• 3.2.5 鋰離子電池動態(tài)放電實驗數(shù)據(jù)獲取31-36
• 3.3 電池荷電狀態(tài)估計方法36-48
• 3.3.1 安時估計法36-40
• 3.3.2 基于經(jīng)驗模型和擴展卡爾曼濾波的估計法40-45
• 3.3.3 基于隨機森林的估計法45-48
• 3.4 實驗和結(jié)果分析48-55
• 3.4.1 穩(wěn)態(tài)放電實驗和結(jié)果分析48-52
• 3.4.2 動態(tài)放電實驗和結(jié)果分析52-55
• 3.5 本章小結(jié)55-56
• 第四章 鋰離子電池剩余使用壽命預測方法研究56-74
• 4.1 引言56
• 4.2 電池加速壽命循環(huán)實驗數(shù)據(jù)獲取56-58
• 4.3 基于ARIMA模型的電池剩余使用壽命預測方法58-63
• 4.3.1 ARIMA模型原理58-60
• 4.3.2 實驗和結(jié)果分析60-63
• 4.4 基于GA和ARIMA模型的電池剩余使用壽命預測方法63-73
• 4.4.1 ARMA模型建模63-65
• 4.4.2 遺傳算法原理65-66
• 4.4.3 遺傳算法優(yōu)化的ARIMA模型66-69
• 4.4.4 實驗和結(jié)果分析69-73
• 4.5 本章小結(jié)73-74
• 第五章 工作總結(jié)和展望74-76
• 5.1 研究工作總結(jié)74-75
• 5.2 存在問題和后續(xù)工作展望75-76
• 參考文獻76-81
• 致謝81-82
• 在學期間的研究成果及發(fā)表的學術(shù)論文82

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本文編號：542599