鋰離子電池的健康狀態(tài)和剩余壽命預(yù)測是當(dāng)前的研究熱點之一。電池作為復(fù)雜的電化學(xué)系統(tǒng),其退化機理的研究較為困難。大數(shù)據(jù)時代,機器學(xué)習(xí)的方法給鋰離子電池的健康狀態(tài)和剩余壽命預(yù)測提供了一種新的解決思路,可以繞開復(fù)雜的機理分析,近年來已經(jīng)成為主流的預(yù)測方法。但是,機器學(xué)習(xí)模型在應(yīng)用過程中,其效果主要受幾個方面的影響比較大,一是特征本身的構(gòu)造和預(yù)處理,直接影響到整個模型的效果。二是模型訓(xùn)練和超參數(shù)的優(yōu)化。本文主要研究了特征的預(yù)處理方式、特征的構(gòu)造方法和組合優(yōu)化,并在此基礎(chǔ)之上完成健康狀態(tài)和剩余壽命預(yù)測,主要工作如下:(1)對于健康狀態(tài)的預(yù)測,直接從充電曲線上構(gòu)造特征,采用改進的預(yù)處理方式,利用深度學(xué)習(xí)中的長短時記憶網(wǎng)絡(luò)模型,挖掘退化過程的長期依賴性,并用貝葉斯方法優(yōu)化超參數(shù),同時已完成的狀態(tài)預(yù)測后續(xù)可用于剩余壽命的計算。(2)在有同類電池數(shù)據(jù)的情況下,提出一種自動的特征構(gòu)造方法。首先基于形狀相似性以及異常自動篩選算法,實現(xiàn)特征的自動構(gòu)造。然后通過正交試驗設(shè)計的方式,進行特征的組合。最后,采用自動調(diào)參方法,進行超參數(shù)的優(yōu)化。其特征的構(gòu)造和組合方式可用于其他電池的預(yù)測。(3)對于已預(yù)測好的健康狀態(tài),使用粒子濾波,實現(xiàn)壽命預(yù)測結(jié)果的不確定性表示。首先是通過粒子濾波模型,動態(tài)的跟蹤電池參數(shù)的變化,實現(xiàn)電池參數(shù)的估計,然后在此基礎(chǔ)上,用粒子模擬電池退化,實現(xiàn)壽命的預(yù)測。試驗結(jié)果表明,本文提出的預(yù)測方式可以直接用于在單一電池情況下的健康狀態(tài)預(yù)測,或是在已有其他同類電池數(shù)據(jù)的情況下,獲得更好的預(yù)測效果。并在此基礎(chǔ)上,最終實現(xiàn)電池的參數(shù)估計和壽命的不確定性預(yù)測。   

[關(guān)鍵詞]：

長短時記憶網(wǎng)絡(luò);粒子濾波;機器學(xué)習(xí)

[文獻類型]： 碩士論文
[文獻出處]：

華中科技大學(xué)2021年

[格式]：PDF原版; EPUB自適應(yīng)版(需下載客戶端)

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