鋰離子電池健康智能評(píng)估方法研究
本文關(guān)鍵詞:鋰離子電池健康智能評(píng)估方法研究
更多相關(guān)文章: 鋰離子電池 荷電狀態(tài) 隨機(jī)森林 剩余使用壽命 遺傳算法 自回歸差分移動(dòng)平均
【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(píng)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(píng)估方法具有重大意義。本文主要研究電池健康智能評(píng)估方法中的電池荷電狀態(tài)估計(jì)方法和電池剩余使用壽命預(yù)測(cè)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(guò)實(shí)驗(yàn)研究總結(jié)了環(huán)境溫度、放電電流和電池老化對(duì)電池實(shí)際容量的影響規(guī)律。2)提出了基于隨機(jī)森林的電池荷電狀態(tài)估計(jì)方法。安時(shí)估計(jì)法的估計(jì)精度嚴(yán)重依賴(lài)電池荷電狀態(tài)初始值的準(zhǔn)確性,基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)P秃蛿U(kuò)展卡爾曼濾波的估計(jì)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(jì)精度往往較差。為解決上述估計(jì)方法存在的問(wèn)題,本文提出基于隨機(jī)森林的電池荷電狀態(tài)估計(jì)法。單體鋰離子電池的穩(wěn)態(tài)放電和動(dòng)態(tài)放電實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法的估計(jì)精度不受電池荷電狀態(tài)初始值影響,估計(jì)精度要高于基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)P秃蛿U(kuò)展卡爾曼濾波的估計(jì)法,而且對(duì)于建立模型時(shí)使用過(guò)的放電工況具有自動(dòng)識(shí)別能力。3)研究了基于GA和ARIMA的電池剩余使用壽命預(yù)測(cè)方法。針對(duì)自回歸差分移動(dòng)平均模型的傳統(tǒng)定階方法存在定階流程復(fù)雜,定階過(guò)程存在人為主觀(guān)性選擇的問(wèn)題,本文研究使用遺傳算法優(yōu)化自回歸差分移動(dòng)平均模型的方法預(yù)測(cè)電池剩余使用壽命。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠有效簡(jiǎn)化定階流程,提高預(yù)測(cè)精度。
【關(guān)鍵詞】:鋰離子電池 荷電狀態(tài) 隨機(jī)森林 剩余使用壽命 遺傳算法 自回歸差分移動(dòng)平均
【學(xué)位授予單位】:南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類(lèi)號(hào)】: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(jì)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(yù)測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀15-17
- 1.3 課題難點(diǎn)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(jì)方法研究28-56
- 3.1 引言28
- 3.2 鋰離子電池實(shí)驗(yàn)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(cè)試實(shí)驗(yàn)平臺(tái)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(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取30-31
- 3.2.5 鋰離子電池動(dòng)態(tài)放電實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取31-36
- 3.3 電池荷電狀態(tài)估計(jì)方法36-48
- 3.3.1 安時(shí)估計(jì)法36-40
- 3.3.2 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)P秃蛿U(kuò)展卡爾曼濾波的估計(jì)法40-45
- 3.3.3 基于隨機(jī)森林的估計(jì)法45-48
- 3.4 實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析48-55
- 3.4.1 穩(wěn)態(tài)放電實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析48-52
- 3.4.2 動(dòng)態(tài)放電實(shí)驗(yàn)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(yù)測(cè)方法研究56-74
- 4.1 引言56
- 4.2 電池加速壽命循環(huán)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取56-58
- 4.3 基于A(yíng)RIMA模型的電池剩余使用壽命預(yù)測(cè)方法58-63
- 4.3.1 ARIMA模型原理58-60
- 4.3.2 實(shí)驗(yàn)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(yù)測(cè)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(shí)驗(yàn)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(wèn)題和后續(xù)工作展望75-76
- 參考文獻(xiàn)76-81
- 致謝81-82
- 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文82
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