【摘 要】
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伴随着化石能源短缺和全球变暖问题的严峻形势,作为人们日常出行中必不可少的燃油汽车,其环境污染问题一直是全世界各个国家所争论的热点问题,在此社会背景下电动汽车的重要性不言而喻。其中动力电池健康状态（State of Health,SOH）估计更是电动汽车领域关注的一个重点,目前大部分方法都是基于实验室测试数据进行估计,忽略了实际车辆运行情况,本文使用国家大数据联盟平台采集的实际车辆运行数据进行电池S
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伴随着化石能源短缺和全球变暖问题的严峻形势,作为人们日常出行中必不可少的燃油汽车,其环境污染问题一直是全世界各个国家所争论的热点问题,在此社会背景下电动汽车的重要性不言而喻。其中动力电池健康状态（State of Health,SOH）估计更是电动汽车领域关注的一个重点,目前大部分方法都是基于实验室测试数据进行估计,忽略了实际车辆运行情况,本文使用国家大数据联盟平台采集的实际车辆运行数据进行电池SOH估计算法研究。主要工作如下:（1）通过实验室设备进行电池的循环工况实验:使用SONY公司生产的18650VCT6电池,进行电池一致性试验及多倍率快慢充对照实验,对电池内部老化原理与外部影响因素进行总结分析,确定电池老化状态特征参数,针对不同类型车辆数据问题选择更准确的估计算法。（2）对实际电动汽车电池数据进行数据处理:算法预测结果的精度极大地依赖于样本数据的规范性,实际运行车辆的数据往往会受到各种工况和人为因素的干扰,出现离群数据、干扰数据、异常数据和重复数据,为此设计并建立了数据处理系统,对原始数据进行预处理。（3）提取电池老化过程中的数据特征:将预处理后的车辆电池数据,通过安时积分法获取表征电池SOH的容量数据,并根据经验公式进行温度容量补偿修正,通过ICA方法提取新的电池SOH老化特征,新特征使用皮尔森系数法检测与电池老化关系的相关性。（4）设计了更适合实车数据的电池SOH估计算法模型:针对实车数据波动较大且数据时序性较差的问题,选用抗噪能力强的Adaboost算法,并在此算法框架上选择BP网络构成底层的弱学习器,输入样本为提取的特征,估计得到最好RMSE为1.116%,相比于LSTM-RNN模型的估计结果精度更高。本文的创新之处:（1）同时选择电池容量特征和ICA特征进行电池SOH估计;（2）针对实车数据强噪声和时序性差的问题,设计并使用BP-Adaboost算法进行SOH的估计。
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