电动汽车动力电池健康状态估计方法研究

发布时间：2017-10-30 03:08

  本文关键词：电动汽车动力电池健康状态估计方法研究

  更多相关文章： 锂离子动力电池 容量增量分析法 小波分析 高斯过程回归 多岛遗传算法

【摘要】：本文以锂离子动力电池为研究对象,通过对寿命实验过程中电池性能变化的分析,发掘电池循环充放电过程中特征参数变化与SOH之间的关系。结合动力电池实车应用情况,从充电过程中提取了特征参数,并建立以特征参数为输入,SOH为输出的估计模型。第一,在锂离子动力电池工作原理和失效机理分析的基础上,在实验室条件下,设计并完成了锂离子电池寿命实验,并对锂离子动力电池循环使用过程中性能的变化规律进行了研究。结合实车应用情况,选择恒流充电过程性能变化规律为切入点,开展其与SOH之间关系的研究。第二,为提取恒流充电过程的特征参数,本文利用了容量增量分析法,并设计了计算流程;利用小波分析的方法,对容量增量曲线的高频噪声进行了滤波,提取了峰值高度和峰值位置电压两个特征参数作为健康因子。利用灰色关联分析方法,得出两个健康因子的变化与SOH的变化存在一定的关联性。第三,为建立以健康因子为输入,SOH为输出的健康状态估计模型,同时满足置信区间的输出,本文采用了高斯过程回归的数据驱动方法;在共轭梯度法下,设计了超参数求解的流程,提出了模型性能的量化指标;分析了在3种核函数下,训练样本取样分布和步长对SOH高斯过程回归模型的估计精度和置信区间的影响,取得了较好的估计效果。第四,为解决共轭梯度法局部优化问题,确保在全局内对超参数进行寻优,本文引入了多岛遗传算法,设计了SOH多岛遗传-高斯过程回归估计模型,在此模型的框架下,分析不同健康因子、不同核函数、不同取样步长对模型的影响。最后,完成了模型的验证和建模方法的适用性推广:在实验条件下对所建立的模型进行了验证;并利用公开电池数据对多岛遗传-高斯过程回归建模方法的适用性进行了分析,得出对建模方法对其他类型锂锂离子电池SOH估计的有效性。
【关键词】：锂离子动力电池 容量增量分析法 小波分析 高斯过程回归 多岛遗传算法
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U469.72
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 绪论12-22
• 1.1 论文研究背景和目的12-13
• 1.2 锂离子电池SOH的研究现状13-20
• 1.2.1 锂离子电池SOH的电化学模型13-16
• 1.2.2 锂离子电池SOH的经验模型16-18
• 1.2.3 锂离子电池SOH的数据驱动模型18-20
• 1.3 研究现状的小结20-21
• 1.4 本文的主要研究内容21-22
• 第2章 锂离子电池的性能衰退分析22-32
• 2.1 锂离子电池的工作原理22-23
• 2.2 锂离子电池的失效机理23-24
• 2.3 锂离子电池循环性能的变化24-29
• 2.3.1 充放电容量和能量的变化26-27
• 2.3.2 放电效率的变化27
• 2.3.3 充放电电压平台的变化27-28
• 2.3.4 恒压充电过程的变化28-29
• 2.3.5 充放电结束后电压的变化29
• 2.4 锂离子电池实车应用条件下的运行工况29-30
• 2.5 实车运行工况和循环性能关系分析30-31
• 2.6 本章小结31-32
• 第3章 锂离子电池容量增量分析32-45
• 3.1 容量增量分析法32-33
• 3.2 恒流充电阶段的容量增量曲线33-34
• 3.3 基于小波的容量增量曲线去噪处理34-38
• 3.3.1 连续小波变换和离散小波变换35
• 3.3.2 小波分解和重构35-37
• 3.3.3 小波滤噪对容量增量曲线的滤波37-38
• 3.5 锂离子电池容量增量曲线比较38-41
• 3.5.1 不同充电倍率下容量增量曲线的比较38
• 3.5.2 不同温度下电池容量增量曲线的变化38-39
• 3.5.3 不同老化程度电池容量增量曲线的变化39-40
• 3.5.4 循环实验过程中容量增量曲线的变化40-41
• 3.6 锂离子电池容量增量曲线的特征参数41-44
• 3.6.1 容量增量曲线特征参数的提取41-42
• 3.6.2 曲线特征参数与SOH的灰色关联分析42-44
• 3.7 本章小结44-45
• 第4章 基于高斯过程回归的SOH区间估计建模45-62
• 4.1 高斯过程45
• 4.2 高斯过程回归45-52
• 4.2.1 基本原理46-48
• 4.2.2 核函数和超参数48-51
• 4.2.3 估计值的置信区间51-52
• 4.3 SOH高斯过程回归模型52-61
• 4.3.1 估计模型的基本框架52-53
• 4.3.2 共轭梯度法对模型超参数的求解53-54
• 4.3.3 模型估计效果的量化指标54-55
• 4.3.4 训练样本对SOH估计的影响55-61
• 4.4 本章小结61-62
• 第5章 基于多岛遗传算法的SOH估计模型的优化62-75
• 5.1 SOH估计模型的优化方案62-63
• 5.2 多岛遗传算法的基本原理63-67
• 5.2.1 遗传算法63-66
• 5.2.2 遗传算法的多岛划分66-67
• 5.3 SOH多岛遗传-高斯过程回归模型67-70
• 5.3.1 模型的基本框架67-69
• 5.3.2 多岛遗传算法对超参数的求解69-70
• 5.4 SOH多岛遗传-高斯过程回归模型的影响因素70-74
• 5.4.1 健康因子和核函数对模型的影响70-73
• 5.4.2 训练样本步长对模型的影响73-74
• 5.5 本章小结74-75
• 第6章 基于数据驱动的SOH估计模型的验证75-83
• 6.1 基于实验数据的模型验证75-77
• 6.2 基于NASA PCoE电池数据的建模方法验证77-81
• 6.2.1 NASA PCOE电池的基本情况77-78
• 6.2.2 建模方法验证的基本框架78-80
• 6.2.3 建模方法验证结果80-81
• 6.3 本章小结81-83
• 结论83-86
• 主要工作和结论83
• 本文创新点83-84
• 研究工作展望84-86
• 参考文献86-92
• 攻读学位期间发表的论文与研究成果清单92-93
• 致谢93

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