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锂离子电池作为一种新能源电池,具有开路电压高、能量密度大、充电倍率大、安全性好等优点,在电动汽车中得到了大量的应用。锂电池在化成过程中形成的固体电解质界面膜(SEI膜)对锂电池的性能至关重要。而由于充放电方式的不同导致形成的SEI膜形态及电气特性存在很大差异。采用传统的恒流-恒压充电方法(简称CC-CV)时,化成过程中容易形成厚且不致密的SEI膜,导致在化成过程及使用过程中锂电池存在很大容量损失,同时CC-CV充电方式充电时间较长,这些问题妨碍了锂电池的推广应用。针对CC-CV存在的问题,本文在研究锂电池内部SEI膜形成机制基础上,建立了SEI膜电化学模型,为获取充电时间短且SEI膜更优的充电方式,本文对基于动态规划的最优充电方式及基于粒子群和模糊控制的最优5阶段恒流充电方式进行了研究,具体内容为:(1)通过分析化成过程中SEI膜形成机制,建立了SEI膜电化学模型,并对模型进行了简化,在此模型基础上获取了SEI膜相关电气参数,并运用MATLAB软件进行了仿真分析;(2)从锂电池电化学模型出发,采用动态规划算法,以SEI膜性能为衡量标准,获取了理想最优充电方式;(3)搭建了相应的实验环境,主要包括软件部分的搭建,并采用粒子群及模糊控制算法得出了最优5阶段恒流充电方式,通过对实验结果的分析,改变粒子群算法惯性权重的变化使实验次数缩短了50%。最后本文将实验得到的最优5阶段恒流充电方式与动态规划最优充电方式进行了对比,验证了最优5阶段恒流充电方式的正确性,然后通过充放电实验将最优5阶段恒流充电方式与传统CC-CV进行了对比,结果表明最优5阶段恒流充电方式比CC-CV充电方式时间缩短了17.8%,相比CC-CV容量损失及SEI膜厚度较小,且通过循环充放电测试,发现最优5阶段恒流充电方式比CC-CV循环性能更加优异。