發(fā)布時(shí)間：2021-06-14 18:47

　　針對標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法在鋰離子電池剩余使用壽命預(yù)測方面出現(xiàn)的估計(jì)精度不高、算法不穩(wěn)定及計(jì)算效率低等問題,該文提出一種改進(jìn)粒子濾波算法的狀態(tài)跟蹤與剩余使用壽命預(yù)測估計(jì)方法。選取電池容量衰退經(jīng)驗(yàn)物理模型為基礎(chǔ),通過貝葉斯理論對歷史樣本進(jìn)行狀態(tài)跟蹤建模,優(yōu)化訓(xùn)練算法辨識物理模型參數(shù)與重采樣策略。采用狀態(tài)跟蹤訓(xùn)練優(yōu)化后最新量測信息取代序貫重要性采樣過程中未考慮觀測噪聲的量測信息,指導(dǎo)產(chǎn)生新的提議分布更新粒子重要性權(quán)值計(jì)算的方法來改善粒子退化現(xiàn)象,同時(shí)基于馬爾科夫鏈-蒙特卡洛（MCMC）方法中的M-H（Metropolis-Hastings）抽樣算法豐富采樣粒子多樣性,改良重采樣策略來解決由其引起的粒子枯竭問題,并通過仿真揭示出不同跟蹤集S和粒子數(shù)M等模型參數(shù)對預(yù)測結(jié)果的影響規(guī)律,繼而構(gòu)建實(shí)時(shí)更新提議分布、MCMC方法與粒子濾波算法優(yōu)化融合的狀態(tài)跟蹤與剩余使用壽命預(yù)測模型——基于MCMC的更新改進(jìn)粒子濾波融合算法模型。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該文提出的改進(jìn)算法具有狀態(tài)跟蹤擬合度好、預(yù)測精度高及計(jì)算效率性能優(yōu)良等特點(diǎn),并通過設(shè)計(jì)出不同類型電池容量和算法模型等多種組合方案的仿真,驗(yàn)證了改進(jìn)算法較強(qiáng)的穩(wěn)定魯棒... 

【文章來源】：電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2020,35(18)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：15 頁

【部分圖文】：

PF算法粒子重采樣過程示意圖

(1）提取電池容量數(shù)據(jù)集OX，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。由于人為或設(shè)備的噪聲干擾，容量集可能會(huì)出現(xiàn)少量異常數(shù)據(jù)，故對其進(jìn)行篩選剔除；同時(shí)為提高算法時(shí)效，應(yīng)進(jìn)行數(shù)據(jù)精簡（每隔N個(gè)點(diǎn)取一點(diǎn)，N在不影響衰退趨勢前提下視效果而定）。(2）設(shè)定跟蹤集TS和參數(shù)初值。在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)部分已知前提下，應(yīng)選取較大規(guī)模歷史樣本作為跟蹤集以確保預(yù)測算法精度和實(shí)效性；以參考樣本電池非線性最小二乘法擬合系數(shù)作為跟蹤初值。

結(jié)合電路模型且依托其電化學(xué)特征衰減機(jī)理得出指數(shù)函數(shù)之和，其可模擬電池阻抗隨時(shí)間增加而增加的現(xiàn)象，借助容量衰退與電池內(nèi)部阻抗之間的關(guān)系，通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論回歸分析，構(gòu)建含有電池特征參數(shù)的容量衰退經(jīng)驗(yàn)物理模型，模型需保持較強(qiáng)穩(wěn)定性，以便能夠適應(yīng)并滿足電池容量衰退的強(qiáng)非線性變化趨勢。進(jìn)而利用已知?dú)v史實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)，基于貝葉斯理論的跟蹤訓(xùn)練能力對經(jīng)驗(yàn)退化模型參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)及噪聲多特征尋優(yōu)，其優(yōu)劣直接影響經(jīng)驗(yàn)物理模型精準(zhǔn)表征電池容量衰退信息的程度，從而構(gòu)建RUL預(yù)測環(huán)節(jié)中所使用的狀態(tài)空間模型[21]。同時(shí)由于不同類型電池不同階段的退化趨勢各不相同，通過合理選定模型參數(shù)初值和跟蹤訓(xùn)練集（多特征尋優(yōu)的噪聲分布），根據(jù)貝葉斯理論對特定電池和階段進(jìn)行模型參數(shù)優(yōu)化辨識，辨識后物理模型可以有效地收斂到電池真實(shí)衰退的漸變趨勢狀態(tài)，以此建立基于PF算法的狀態(tài)跟蹤與RUL預(yù)測模型。根據(jù)以上理論分析，本文針對鋰離子電池RUL預(yù)測問題研究主要包含三個(gè)方面：(1)依托電池負(fù)載條件、材料屬性及退化機(jī)理，結(jié)合電池失效機(jī)制建立電池容量衰退模型（狀態(tài)空間模型）；(2)利用貝葉斯理論對電池容量歷史樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤訓(xùn)練，優(yōu)化擬合算法辨識衰退模型參數(shù)（噪聲多特征分布）；(3)針對PF算法實(shí)現(xiàn)電池RUL預(yù)測功能的固有缺陷（粒子退化和枯竭現(xiàn)象），構(gòu)建基于更新提議分布和改良重采樣策略的MCUPPF算法模型實(shí)現(xiàn)鋰離子電池的RUL預(yù)測。基于此，使用統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)方法跟蹤電池退化（故障）趨勢并估計(jì)其隱含機(jī)理，建立依托于表征系統(tǒng)遞推規(guī)律的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程（電池系統(tǒng)物理模型）和將系統(tǒng)隱含信息轉(zhuǎn)化為可見輸出的觀測方程（數(shù)據(jù)特征量測方程）所組成的狀態(tài)空間模型。結(jié)合系統(tǒng)狀態(tài)空間模型與實(shí)際觀測輸出信息，融入電池表征物理特性，依據(jù)上一時(shí)刻的狀態(tài)預(yù)測結(jié)果以及轉(zhuǎn)移方程給出當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)，利用當(dāng)前時(shí)刻的實(shí)際量測信息（噪聲干擾）與估計(jì)觀測值之間的誤差，生成帶有權(quán)重的修正項(xiàng)來實(shí)現(xiàn)狀態(tài)的更新過程，從而構(gòu)成一個(gè)實(shí)時(shí)預(yù)測系統(tǒng)并得出可信度較高的狀態(tài)估計(jì)，最終實(shí)現(xiàn)鋰離子電池狀態(tài)跟蹤與RUL預(yù)測評估等過程。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3230130