锂离子电池健康智能评估方法研究

发布时间：2017-07-14 22:46

  本文关键词：锂离子电池健康智能评估方法研究

  更多相关文章： 锂离子电池 荷电状态 随机森林 剩余使用寿命 遗传算法 自回归差分移动平均

【摘要】：锂离子电池在民用和军用领域得到了广泛使用,研制高效、智能的锂离子电池管理系统是保证锂离子电池安全使用的主要途径,锂离子电池健康智能评估方法是锂离子电池管理系统的核心技术,因此,研究快速、高精度的锂离子电池健康评估方法具有重大意义。本文主要研究电池健康智能评估方法中的电池荷电状态估计方法和电池剩余使用寿命预测方法,主要内容有:1)介绍了锂离子电池的工作原理,阐明了锂离子电池常用性能参数和状态参数的基本概念,归纳了锂离子电池的充电方式并通过实验研究总结了环境温度、放电电流和电池老化对电池实际容量的影响规律。2)提出了基于随机森林的电池荷电状态估计方法。安时估计法的估计精度严重依赖电池荷电状态初始值的准确性,基于经验模型和扩展卡尔曼滤波的估计法虽然能够自修正电池荷电状态的初始值误差,但是估计精度往往较差。为解决上述估计方法存在的问题,本文提出基于随机森林的电池荷电状态估计法。单体锂离子电池的稳态放电和动态放电实验结果表明该方法的估计精度不受电池荷电状态初始值影响,估计精度要高于基于经验模型和扩展卡尔曼滤波的估计法,而且对于建立模型时使用过的放电工况具有自动识别能力。3)研究了基于GA和ARIMA的电池剩余使用寿命预测方法。针对自回归差分移动平均模型的传统定阶方法存在定阶流程复杂,定阶过程存在人为主观性选择的问题,本文研究使用遗传算法优化自回归差分移动平均模型的方法预测电池剩余使用寿命。实验结果表明该方法能够有效简化定阶流程,提高预测精度。
【关键词】：锂离子电池 荷电状态 随机森林 剩余使用寿命 遗传算法 自回归差分移动平均
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM912
【目录】：

• 中文摘要4-5
• abstract5-11
• 注释表11-12
• 第一章 绪论12-20
• 1.1 课题研究背景及意义12-13
• 1.2 课题研究现状13-17
• 1.2.1 锂离子电池荷电状态估计技术研究现状13-15
• 1.2.2 锂离子电池剩余使用寿命预测技术研究现状15-17
• 1.3 课题难点17-18
• 1.4 本文主要内容及章节安排18-20
• 第二章 锂离子电池工作原理及特性分析20-28
• 2.1 引言20
• 2.2 锂离子电池工作原理20-21
• 2.3 锂离子电池参数和特性分析21-27
• 2.3.1 锂离子电池性能参数21-23
• 2.3.2 锂离子电池状态参数23-24
• 2.3.3 锂离子电池充电特性24
• 2.3.4 锂离子电池放电特性24-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 锂离子电池荷电状态估计方法研究28-56
• 3.1 引言28
• 3.2 锂离子电池实验数据获取28-36
• 3.2.1 三洋牌18650锂离子电池28-29
• 3.2.2 锂离子电池测试实验平台29-30
• 3.2.3 锂离子电池充电方式30
• 3.2.4 锂离子电池稳态放电实验数据获取30-31
• 3.2.5 锂离子电池动态放电实验数据获取31-36
• 3.3 电池荷电状态估计方法36-48
• 3.3.1 安时估计法36-40
• 3.3.2 基于经验模型和扩展卡尔曼滤波的估计法40-45
• 3.3.3 基于随机森林的估计法45-48
• 3.4 实验和结果分析48-55
• 3.4.1 稳态放电实验和结果分析48-52
• 3.4.2 动态放电实验和结果分析52-55
• 3.5 本章小结55-56
• 第四章 锂离子电池剩余使用寿命预测方法研究56-74
• 4.1 引言56
• 4.2 电池加速寿命循环实验数据获取56-58
• 4.3 基于ARIMA模型的电池剩余使用寿命预测方法58-63
• 4.3.1 ARIMA模型原理58-60
• 4.3.2 实验和结果分析60-63
• 4.4 基于GA和ARIMA模型的电池剩余使用寿命预测方法63-73
• 4.4.1 ARMA模型建模63-65
• 4.4.2 遗传算法原理65-66
• 4.4.3 遗传算法优化的ARIMA模型66-69
• 4.4.4 实验和结果分析69-73
• 4.5 本章小结73-74
• 第五章 工作总结和展望74-76
• 5.1 研究工作总结74-75
• 5.2 存在问题和后续工作展望75-76
• 参考文献76-81
• 致谢81-82
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文82

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本文编号：542599