本文關(guān)鍵詞：電動汽車動力電池健康狀態(tài)估計方法研究

  更多相關(guān)文章： 鋰離子動力電池 容量增量分析法 小波分析 高斯過程回歸 多島遺傳算法

【摘要】：本文以鋰離子動力電池為研究對象,通過對壽命實驗過程中電池性能變化的分析,發(fā)掘電池循環(huán)充放電過程中特征參數(shù)變化與SOH之間的關(guān)系。結(jié)合動力電池實車應(yīng)用情況,從充電過程中提取了特征參數(shù),并建立以特征參數(shù)為輸入,SOH為輸出的估計模型。第一,在鋰離子動力電池工作原理和失效機(jī)理分析的基礎(chǔ)上,在實驗室條件下,設(shè)計并完成了鋰離子電池壽命實驗,并對鋰離子動力電池循環(huán)使用過程中性能的變化規(guī)律進(jìn)行了研究。結(jié)合實車應(yīng)用情況,選擇恒流充電過程性能變化規(guī)律為切入點(diǎn),開展其與SOH之間關(guān)系的研究。第二,為提取恒流充電過程的特征參數(shù),本文利用了容量增量分析法,并設(shè)計了計算流程;利用小波分析的方法,對容量增量曲線的高頻噪聲進(jìn)行了濾波,提取了峰值高度和峰值位置電壓兩個特征參數(shù)作為健康因子。利用灰色關(guān)聯(lián)分析方法,得出兩個健康因子的變化與SOH的變化存在一定的關(guān)聯(lián)性。第三,為建立以健康因子為輸入,SOH為輸出的健康狀態(tài)估計模型,同時滿足置信區(qū)間的輸出,本文采用了高斯過程回歸的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法;在共軛梯度法下,設(shè)計了超參數(shù)求解的流程,提出了模型性能的量化指標(biāo);分析了在3種核函數(shù)下,訓(xùn)練樣本取樣分布和步長對SOH高斯過程回歸模型的估計精度和置信區(qū)間的影響,取得了較好的估計效果。第四,為解決共軛梯度法局部優(yōu)化問題,確保在全局內(nèi)對超參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),本文引入了多島遺傳算法,設(shè)計了SOH多島遺傳-高斯過程回歸估計模型,在此模型的框架下,分析不同健康因子、不同核函數(shù)、不同取樣步長對模型的影響。最后,完成了模型的驗證和建模方法的適用性推廣:在實驗條件下對所建立的模型進(jìn)行了驗證;并利用公開電池數(shù)據(jù)對多島遺傳-高斯過程回歸建模方法的適用性進(jìn)行了分析,得出對建模方法對其他類型鋰鋰離子電池SOH估計的有效性。
【關(guān)鍵詞】：鋰離子動力電池 容量增量分析法 小波分析 高斯過程回歸 多島遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U469.72
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-22
• 1.1 論文研究背景和目的12-13
• 1.2 鋰離子電池SOH的研究現(xiàn)狀13-20
• 1.2.1 鋰離子電池SOH的電化學(xué)模型13-16
• 1.2.2 鋰離子電池SOH的經(jīng)驗?zāi)Ｐ?/span>16-18
• 1.2.3 鋰離子電池SOH的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型18-20
• 1.3 研究現(xiàn)狀的小結(jié)20-21
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容21-22
• 第2章 鋰離子電池的性能衰退分析22-32
• 2.1 鋰離子電池的工作原理22-23
• 2.2 鋰離子電池的失效機(jī)理23-24
• 2.3 鋰離子電池循環(huán)性能的變化24-29
• 2.3.1 充放電容量和能量的變化26-27
• 2.3.2 放電效率的變化27
• 2.3.3 充放電電壓平臺的變化27-28
• 2.3.4 恒壓充電過程的變化28-29
• 2.3.5 充放電結(jié)束后電壓的變化29
• 2.4 鋰離子電池實車應(yīng)用條件下的運(yùn)行工況29-30
• 2.5 實車運(yùn)行工況和循環(huán)性能關(guān)系分析30-31
• 2.6 本章小結(jié)31-32
• 第3章 鋰離子電池容量增量分析32-45
• 3.1 容量增量分析法32-33
• 3.2 恒流充電階段的容量增量曲線33-34
• 3.3 基于小波的容量增量曲線去噪處理34-38
• 3.3.1 連續(xù)小波變換和離散小波變換35
• 3.3.2 小波分解和重構(gòu)35-37
• 3.3.3 小波濾噪對容量增量曲線的濾波37-38
• 3.5 鋰離子電池容量增量曲線比較38-41
• 3.5.1 不同充電倍率下容量增量曲線的比較38
• 3.5.2 不同溫度下電池容量增量曲線的變化38-39
• 3.5.3 不同老化程度電池容量增量曲線的變化39-40
• 3.5.4 循環(huán)實驗過程中容量增量曲線的變化40-41
• 3.6 鋰離子電池容量增量曲線的特征參數(shù)41-44
• 3.6.1 容量增量曲線特征參數(shù)的提取41-42
• 3.6.2 曲線特征參數(shù)與SOH的灰色關(guān)聯(lián)分析42-44
• 3.7 本章小結(jié)44-45
• 第4章 基于高斯過程回歸的SOH區(qū)間估計建模45-62
• 4.1 高斯過程45
• 4.2 高斯過程回歸45-52
• 4.2.1 基本原理46-48
• 4.2.2 核函數(shù)和超參數(shù)48-51
• 4.2.3 估計值的置信區(qū)間51-52
• 4.3 SOH高斯過程回歸模型52-61
• 4.3.1 估計模型的基本框架52-53
• 4.3.2 共軛梯度法對模型超參數(shù)的求解53-54
• 4.3.3 模型估計效果的量化指標(biāo)54-55
• 4.3.4 訓(xùn)練樣本對SOH估計的影響55-61
• 4.4 本章小結(jié)61-62
• 第5章 基于多島遺傳算法的SOH估計模型的優(yōu)化62-75
• 5.1 SOH估計模型的優(yōu)化方案62-63
• 5.2 多島遺傳算法的基本原理63-67
• 5.2.1 遺傳算法63-66
• 5.2.2 遺傳算法的多島劃分66-67
• 5.3 SOH多島遺傳-高斯過程回歸模型67-70
• 5.3.1 模型的基本框架67-69
• 5.3.2 多島遺傳算法對超參數(shù)的求解69-70
• 5.4 SOH多島遺傳-高斯過程回歸模型的影響因素70-74
• 5.4.1 健康因子和核函數(shù)對模型的影響70-73
• 5.4.2 訓(xùn)練樣本步長對模型的影響73-74
• 5.5 本章小結(jié)74-75
• 第6章 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的SOH估計模型的驗證75-83
• 6.1 基于實驗數(shù)據(jù)的模型驗證75-77
• 6.2 基于NASA PCoE電池數(shù)據(jù)的建模方法驗證77-81
• 6.2.1 NASA PCOE電池的基本情況77-78
• 6.2.2 建模方法驗證的基本框架78-80
• 6.2.3 建模方法驗證結(jié)果80-81
• 6.3 本章小結(jié)81-83
• 結(jié)論83-86
• 主要工作和結(jié)論83
• 本文創(chuàng)新點(diǎn)83-84
• 研究工作展望84-86
• 參考文獻(xiàn)86-92
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文與研究成果清單92-93
• 致謝93

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