鋰離子電池健康狀態(tài)評估及剩余壽命預測方法

鋰離子電池因其具有能量密度大、循環(huán)壽命長、安全性能高等優(yōu)點被廣泛應用于電動汽車、通訊設備、航空航天等領域。作為系統(tǒng)的核心部件,電池退化會影響整個系統(tǒng)的正常運行,甚至會引發(fā)嚴重的安全事故和經濟損失。鋰離子電池健康狀態(tài)(State of Health,SOH)估計及剩余壽命(Remaining Useful Life,RUL)預測能有效預知其性能退化程度,有助于實現(xiàn)視情維修和提高系統(tǒng)的可靠性,具有重要的研究和實用價值。本文以鋰離子電池為研究對象,并對其SOH估計及RUL預測兩個核心問題進行深入研究,主要研究內容如下:首先,給出基于經驗退化模型的鋰離子電池RUL預測方法。通過對鋰離子電池壽命退化數(shù)據(jù)進行分析,本文從退化率的角度建立一種電池容量經驗退化模型,以克服現(xiàn)有預測模型中模型普適性差、建模復雜、預測精度不足等問題。該模型適用于標準工況下同型號的鋰離子電池,只需知道電池初始容量,即可直接模擬出電池壽命曲線,具有良好的實用性。其次,建立基于經驗退化模型與誤差補償模型相結合的融合型鋰離子電池SOH估計方法。經驗退化模型雖然能預測出電池全局退化趨勢,但難以對電池退化過程中差異性及非線性退化現(xiàn)象進行精確描述。在經驗退化模型的基礎上,結合基于數(shù)據(jù)驅動方法的誤差補償模型,以對經驗退化模型中未能描述的退化信息進行補充說明;誤差補償模型綜合考慮了實際運行環(huán)境對電池退化的影響,從根本上提高了電池退化過程中SOH估計的精度。最后,提出基于蒙特卡洛思想的鋰離子電池SOH全壽命周期退化區(qū)間預測方法。在前文所建融合型SOH估計方法的基礎上,結合蒙特卡洛思想,在一定工況范圍內隨機產生大量工況條件特征,以模擬相似運行環(huán)境下的鋰離子電池退化特性,最終預測出鋰離子電池全壽命周期下SOH退化區(qū)間,所繪制的退化區(qū)間對同型號鋰離子電池健康管理具有一定的指導意義。本文基于NASA PCoE研究中心提供的鋰離子電池公開數(shù)據(jù)集對所提方法進行了實驗驗證,結果表明了所提方法良好的預測表現(xiàn)及適用性。圖[33]表[10]參[88]。

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