【摘 要】
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锂离子电池凭借着自身优势被广泛的应用于新能源领域,电池的剩余使用寿命受到了广泛的关注。锂离子电池在实际的应用中很难建立准确的退化机理模型来预测锂离子电池的剩余使用寿命,所以本文采用基于性能退化参数的数据驱动方法,再结合电池寿命实验数据以及NASA和CALCE的公开数据集共同开展关于锂离子电池剩余使用寿命的研究,提高预测的准确度。本文主要完成以下工作内容:首先,设计电池寿命实验获取锂离子电池充放电历
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锂离子电池凭借着自身优势被广泛的应用于新能源领域,电池的剩余使用寿命受到了广泛的关注。锂离子电池在实际的应用中很难建立准确的退化机理模型来预测锂离子电池的剩余使用寿命,所以本文采用基于性能退化参数的数据驱动方法,再结合电池寿命实验数据以及NASA和CALCE的公开数据集共同开展关于锂离子电池剩余使用寿命的研究,提高预测的准确度。本文主要完成以下工作内容:首先,设计电池寿命实验获取锂离子电池充放电历史数据,实验使用硅能科技的电池容量测试仪GN-CD30V10A的测试仪器。锂离子电池为18650的5550mWh的电池,标称容量1500mAh。为避免实验数据单一化,使用NASA公开数据集和CALCE公开数据集共同验证,为后续实验提供数据支持。其次,针对难以在线获取锂离子电池的容量,使用智能算法构建间接健康因子（Health Indicator,HI）。从实验数据中提取包含锂离子电池退化特征的6个退化参数,针对提取的6个参数间存在部分非线性特征,使用核主成分分析法（Kernel Principle Component Analysis,KPCA）对选取的 6 参数进行融合,构建新的HI。再次,锂离子电池的退化趋势包含着强烈的时间序列性,LSTM神经网络对时间序列性数据有很好的预测能力。因此本文采用KPCA方法构建HI再结合LSTM神经网络提出KPCA-LSTM的锂离子电池剩余使用寿命间接预测模型,进行实验后验证了该模型的有效性。最后,考虑到锂离子电池日常使用时的工况不同导致数据存在局部波动,使用这部分数据进行预测会对结果准确性产生影响。采用EEMD和EWT方法对电池历史数据进行多尺度分解,将数据划分为趋势因子和误差因子,并对其分别建立预测模型进行仿真实验。根据本文提出的预测模型设计了锂离子电池RUL预测软件,软件可以动态设置预测模型的部分参数,可视化结果,有着一定的实用性。图[66]表[25]参[81]
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