【摘 要】
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近年来在国家政策的推动下,纯电动汽车在社会上的保有量不断提高。锂电池作为纯电动汽车的动力单元,其健康状态（State of Health,SOH）是反映纯电动汽车安全性和稳定性的重要指标之一。纯电动汽车锂电池在使用过程中,环境多变、工况复杂,使得SOH影响因素多、线性差,易导致动力电池管理系统显示SOH值与实际值偏差较大,不能及时的对电池组进行维护或更换,给电动汽车的行车安全造成隐患。为此,本课题
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近年来在国家政策的推动下,纯电动汽车在社会上的保有量不断提高。锂电池作为纯电动汽车的动力单元,其健康状态（State of Health,SOH）是反映纯电动汽车安全性和稳定性的重要指标之一。纯电动汽车锂电池在使用过程中,环境多变、工况复杂,使得SOH影响因素多、线性差,易导致动力电池管理系统显示SOH值与实际值偏差较大,不能及时的对电池组进行维护或更换,给电动汽车的行车安全造成隐患。为此,本课题以数据驱动思想为指导,对纯电动汽车锂电池SOH估算方法展开研究。主要研究内容如下:（1）锂电池相关特性的研究。以钴酸锂电池为例对其内部结构、基本原理、电化学反应进行了分析。利用松下NCR18650B锂电池和实验室高精度充放电设备搭建一体化实验平台进行锂电池特性研究,分别对开路电压、容量、内阻进行测试。通过实验数据,分析锂电池SOH衰减的主要因素。（2）根据锂电池SOH衰减的相关因素确定特征因子。使用NASA锂电池老化数据集,绘制了不同老化状态下的特征曲线,定性分析与锂电池SOH之间的关系,分别提取了充电阶段等压升充电时间、等流降充电时间以及放电阶段的等压降放电时间、平均放电温度作为特征因子。为确定特征因子对电池SOH的关联程度,使用灰色关联分析法（Grey Relation Analysis,GRA）计算灰色关联系数,通过计算选择关联度系数大于0.6的特征因子。（3）设计一种双向长短期循环神经网络（Bi-directional Long Short-term Memory,Bi-LSTM）和改进注意力机制（Attention Mechanism,AM）相结合的锂电池SOH估算模型。针对模型特征因子存在结构复杂、维度过高、计算困难等问题,利用主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）进行数据预处理计算主成分。在估算模型的构建上,采用Bi-LSTM网络有效地解决了传统神经网络无法充分学习序列信息和易陷入梯度消失的问题。针对Bi-LSTM网络前向序列信息和后向序列信息的注意力权重不同,提出一种改进注意力机制单独对序列信息进行注意力权重分配,达到优化模型输出的效果。（4）锂电池SOH估算方法实验验证。利用主成分一、主成分二、主成分三作为模型的输入,锂电池SOH为输出,训练模型。将估算结果分别与BP模型、LSTM模型的估算结果进行了评价对比,结果表明本课题所提出方法估算结果最大误差不超过3.8%明显优于BP网络、LSTM网络,并且具有准确度高、计算快、鲁棒性强的优势。本课题通过对锂电池特性研究,分析了锂电池SOH主要衰减因素,提取了表征SOH的特征因子,并对特征因子进行了关联度分析和降维处理,提出了一种Bi-LSTM和改进注意力机制相结合的估算模型。通过与其他常见方法的估算结果对比,验证了该方法可有效地提高纯电动车锂电池SOH估算准确度。
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