【摘 要】
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锂离子电池从问世至今,因其优良的电化学性能,被大量应用于各型电子设备。然而在具体使用过程中,电池的性能会逐渐衰退,从而带来安全性与可靠性的问题。因此提前获得电池剩余使用寿命对电源系统安全运行有重要的意义。由于电池内部电化学反应较为复杂,传统的电化学模型难以获得。本文使用机器学习的方法,结合对电池历史充放电数据的分析处理,进行电池的剩余寿命预测。本文的主要研究内容包括:针对电池退化数据较少且存在容量
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锂离子电池从问世至今,因其优良的电化学性能,被大量应用于各型电子设备。然而在具体使用过程中,电池的性能会逐渐衰退,从而带来安全性与可靠性的问题。因此提前获得电池剩余使用寿命对电源系统安全运行有重要的意义。由于电池内部电化学反应较为复杂,传统的电化学模型难以获得。本文使用机器学习的方法,结合对电池历史充放电数据的分析处理,进行电池的剩余寿命预测。本文的主要研究内容包括:针对电池退化数据较少且存在容量再生的问题,本文提出一种机器学习结合容量数据多尺度分解的方法。利用改进的完备集合经验模态分解处理电池容量数据,增加了数据的维度,降低了电池容量再生现象的影响。并利用排列熵理论,将随机性相近的序列进行重构,降低了子序列数量,加快了训练的速度。针对电池寿命预测过程中缺乏考虑充电过程和温度的问题,本文从电池的电流电压数据、电池容量增量分析及电池温度三个方面提取电池健康因子。使用随机森林算法对得到的健康因子进行重要性分析,选取重要性较高的健康因子参与双向长短期记忆神经网络训练,降低了训练样本的维度,提高了预测结果稳定性。结合贝叶斯优化网络参数,降低了超参数的寻优时间。最后本文对袋装锰酸锂电池进行了高温老化实验,对采集的数据进行分析,在实际电池上验证了本文所提出预测方法的表现性能。
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