动力锂离子电池健康状态和剩余使用寿命研究综述

随着电动汽车的不断发展,动力锂离子电池市场得到不断地壮大.因此,动力锂离子电池的安全性也成为了一个越来越重要的课题.针对动力锂离子电池的健康状态和剩余使用寿命的研究进行了综述,列举了主要的电池荷电状态、健康状态和剩余使用寿命的定义方式,总结了锂离子电池的衰减机理以及引起衰减的外部因素,并介绍了基于模型、基于数据、基于模型和数据融合的三种SOH和RUL预测方法,并结合不同的学者研究成果进行了对比,为后续的研究提供了帮助.     

基于融合方法预测锂离子电池剩余寿命

为了准确地预测锂离子电池剩余寿命,创新性地用无迹卡尔曼、遗传算法和粒子滤波算法融合得到的融合方法研究了锂离子电池剩余寿命预测。用无迹卡尔曼算法的滤波结果所构造的建议分布代替标准粒子滤波算法中的重要性密度函数,用遗传算法的选择、交叉和变异过程代替其重采样过程,将3种算法相融合,用于电池的剩余寿命预测。结果表明,相较于标准粒子滤波算法的估算结果,所提的融合方法有效地降低了粒子退化程度,并抑制粒子多样性丧失,其对电池剩余寿命预测的误差更小,更接近实际值。用该融合方法预测锂离子电池剩余寿命时有更高的精确性和适用性。     

基于粒子滤波的锂离子电池剩余使用寿命预测

锂离子电池因其循环寿命产生的问题更加被重视。为了对锂离子电池的剩余循环使用寿命进行预测研究,采用了粒子滤波算法。首先对粒子滤波算法进行了概述。然后用它对电池的剩余使用寿命预测。简要描述了3组电池数据下的实验;并与扩展卡尔曼滤波进行了对比实验分析。实验结果表明了粒子滤波算法在3组数据下的绝对误差平均值近似4%,均方根误差平均值近似5%,扩展卡尔曼滤波的绝对误差平均值和均方根误差平均值分别近似6%和7%。说明了粒子滤波在锂离子电池剩余使用寿命预测中比扩展卡尔曼滤波精度更高。     

基于PCA-NARX的锂离子电池剩余使用寿命预测

目前基于数据驱动的锂离子电池RUL预测方法不能较好地适应于同类型不同电池的RUL预测,且预测精度易受健康因子冗余或不足的影响.针对以上问题,提出一种结合主成分分析（PCA）特征融合与非线性自回归（NARX）神经网络的锂离子电池RUL间接预测框架.首先提取多个能反映电池性能退化的可测参数,并将PCA去除冗余后的结果作为预测健康因子;然后利用一组电池的全寿命数据构建基于NARX神经网络的健康因子和容量预测模型,对同类型不同电池预测时将该电池寿命前期健康因子作为输入,即可间接预测出其RUL.最后实验结果表明所提框架在同类型不同电池RUL的预测中精度较高且适应性较强.      

锂离子电池剩余寿命间接预测方法

针对锂离子电池在线剩余寿命预测时容量难以直接测量以及预测表达的不确定性等问题,提出一种利用锂离子电池充放电监测参数构建剩余寿命预测健康因子的方法框架,实现了锂电池健康状态的表征,同时利用高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)方法给出剩余寿命预测的不确定性区间,从而构建了锂离子电池在线剩余寿命预测的方法体系。基于NASA锂离子电池数据集和卫星锂离子试验数据的剩余寿命预测验证和评估实验,表明本文提出的方法框架可以很好地支撑电池在线剩余寿命预测的应用,具备较好的电池剩余寿命预测精度和不确定性管理能力。     

基于PF-GPR算法的锂离子电池剩余使用寿命预测

针对锂离子电池退化过程中不可避免的容量再生现象建立了电池退化模型,提出了融合粒子滤波(PF)和高斯过程回归(GPR)的电池剩余使用寿命(RUL)预测算法。仿真实验结果表明,所提出的算法能够实现准确的锂离子电池RUL预测。     

基于Visual Studio锂离子电池剩余寿命的实现

锂离子电池是新能源汽车的核心部件之一,锂离子电池的剩余寿命对新能源汽车的性能和安全至关重要.目前剩余寿命的预测算法主要有物理和化学分析法、数据驱动法和融合方法,其中融合方法是最近几年预测算法的研究热点,可以融合方法进行预测.本文通过微软公司的Visual Studio的Winform和Maple Tech公司的Math...     

基于维纳过程的锂离子电池剩余寿命预测

锂离子电池内部结构复杂,受外界影响大,使其容量退化过程具有不确定性因素而呈现随机性.对电池容量退化服从非线性维纳过程建立状态空间模型,并认为参数是服从共轭分布的随机变量,增加了模型不确定性使之更加符合锂离子电池容量的退化过程.利用自助法获得先验分布参数初始值,由共轭分布的性质可以得到后验分布的类型,由此得到简便的参数估计方法.粒子滤波可对每一时刻的参数及退化状态进行估计和更新,根据提前设定的状态阈值可以预测电池的剩余寿命.具体实例验证了方法的准确性,该方法对可靠性高、样本量少的电池的剩余寿命预测有借鉴意义.     

锂离子电池的多状态模型剩余寿命预测方法

针对锂离子电池的容量恢复现象导致的剩余寿命预测精度不高的问题,提出了一种锂离子电池的多状态模型剩余寿命预测方法.首先通过分析锂电池的衰退数据将锂离子电池的退化过程分为正常退化、容量恢复和加速退化三种状态,然后分别对三种状态的退化过程进行建模并验证了模型的有效性,将3种状态的模型组合得到锂离子电池多状态容量衰退模型.然后...     

锂离子电池健康状态估计与剩余寿命预测

针对锂离子电池健康状态(state-of-health, SOH)估计与剩余有效工作时间(remaining useful life,RUL)预测进行探讨. 提出了一种利用SOH参数反应电池状况,并且建模预测电池RUL的方法. 改进了现有研究成果在RUL预测中不能更新其概率密度的缺陷. 同时应用支持向量回归机(SVR-PF)改进标准粒子滤波算法具有粒子贫化效应的缺点. 仿真结果表明提出的参数准确地反应了电池的状况,同时也准确地预测了电池的RUL;SVR-PF具有比粒子滤波更强的平滑与预测能力.      

一种预测锂电池剩余寿命的改进粒子滤波算法

粒子滤波算法本身存在着粒子退化问题,对于衰减趋势变化剧烈的模型,难以获得精确的预测结果,限制了算法的适用范围。针对以上问题对粒子滤波进行改进,通过引入粒子群优化算法中的粒子更新机制,优化粒子的全局位置信息,进而重新分配各粒子权重,降低了重采样阶段粒子重置的比例,改善了算法固有的粒子退化现象,达到改进算法、提升算法预测性能的目的;同时,为验证算法的实际效果,以马里兰大学先进寿命周期工程中心(CALCE)发布的锂电池容量实验数据集为基础,分别使用传统粒子滤波算法与改进的算法进行剩余寿命预测仿真。经过对比发现:改进算法误差下降33.6%,可获得更为精确的预测结果,重采样率下降18.3%,粒子退化问题得到改善。     

面向一类混合退化装备RUL预测的平行仿真技术

针对一类带离散冲击的混合退化装备剩余寿命预测问题,研究了面向混合退化装备剩余寿命预测的平行仿真技术.提出以混合Wiener状态空间模型为基础仿真模型,以泊松冲击到达为模型选择判据,在实时退化数据驱动下,实现仿真模型在线选择,利用强跟踪滤波和期望最大化算法进行仿真模型数据同化和未知参数在线估计,从而实现仿真模型演化,提高仿真模型逼真度.在此基础上,实现了基于平行仿真的剩余寿命实时预测.利用某轴承性能退化数据对平行仿真方法进行了实例验证,仿真结果表明平行仿真方法能有效仿真轴承的性能退化过程,剩余寿命预测的不确定性小、精度高.      

锂离子电池

介绍了锂离子电池工业发展概况,及其在电能利用和电池工业中的地位。综述了锂离子电池在“3C”(portable computer,communication and consumer electronics)市场,电动汽车和航空航天及军事等重要应用领域的市场状况、研究热点及研究方向,并介绍了国外政府资助各大电池公司所进行的锂离子电池研究项目。有助于理解锂离子电池的未来发展方向。     

基于改进粒子滤波的锂离子电池RUL 预测

在基于粒子滤波算法的锂离子电池剩余使用寿命预测过程中, 由于基本粒子滤波算法存在粒子退化问题, 难以保证电池寿命预测的精度。为此, 提出一种基于MCMC(Monte Carlo Markov Chain)的无迹粒子滤波改进算法, 从选取适当的重要性密度函数和重采样过程两方面入手, 更全面地克服基本粒子滤波算法中的粒子退化问题, 进而提高锂离子电池剩余使用寿命预测的精度。实验仿真结果表明, 改进后的粒子滤波算法能更好地跟踪电池容量衰退趋势, 预测精度也明显优于基本粒子滤波算法, 为锂离子电池剩余使用寿命的预测提供了新思路。     

A Type of Lithium-ion Battery Based on Aqueous electrolyte

1 Introduction A new type of rechargeable lithium ion battery with an aqueous electrolyte was announced by W. Li et al. in 1994[1].This type of battery uses the lithium intercalation compounds LiMn2O4 and VO2 as electrode materials and an alkaline aqueous electrolytic solution. By this combination, the disadvantages of the non-aqueous Li-ion battery type, i.e. high cost and safety problems could be faded away[2]. So this type of aqueous Li-ion battery was regarded as the promising power for electric veh...     

采用GRU-MC混合算法的锂离子电池RUL预测

锂离子电池的剩余使用寿命预测是电池管理系统的重要组成部分.为解决锂离子电池剩余使用寿命预测不准确的问题,提出一种基于门控循环单元和马尔科夫链的锂离子电池剩余使用寿命预测方法.首先,对数据进行数据清洗和数据规范,选择构建特征矩阵;然后,搭建基于门控循环单元网络的预测模型,并运用马尔科夫链算法对预测模型的初步结果进行误差修...     

橄榄石型锂离子电池正极材料LiFePO4的研究

LiFePO4是最近几年被广泛报道的一种新型锂离子电池正极材料．它具有较高的能量密度、优良的循环性能，资源丰富，安全性能好、对环境友好等许多优点，而且理论容量高达170mAh／g．但也存在电子导电率和锂离子扩散速度低等缺点，需要进一步的改进．本文概述了LiFePO4的结构、充放电机理、合成方法、以及其优缺点、如何改性等方面，介绍了这种新型的锂离子电池正极材料的目前研究概况．