基于特征电压模型的锂离子电池容量估计与RUL预测

锂离子电池的容量与剩余使用寿命预测对提高其安全性具有重要的意义。该文提出一种基于改进粒子群滤波(PF)算法与特征电压关联模型的锂离子电池容量估计与剩余使用寿命预测方法。提取放电曲线中的特征电压,建立特征电压-循环次数及特征电压-容量2个关联模型;应用改进PF算法对2个关联模型的参数进行辨识,以实现容量的在线估计与剩余寿命的离线预测;利用此方法通过拟合样本电池老化数据来优化建议概率密度的初始值,提高模型参数辨识的准确性以提高所建立关联模型的精度。结果表明：所提出的方法容量估计误差能保持在3%以内,寿命预测误差保持在5%以内。     

电动汽车锂离子电池荷电状态估算方法研究

电动汽车动力锂电池内部充电状态的评估是电池管理系统状态评估模块的核心。不能用仪器直接测量,只能通过测量蓄电池的外部电流、电压等参数进行评估。准确评估充电状态对于控制电池寿命、功率和安全性非常重要。根据算法的不同,分为传统的开路电压法、电流积分法、基于数据传输的机器学习阻抗法、基于模型的卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法和融合算法。介绍不同评估算法的计算原理,分析比较了不同评估算法的计算复杂度和精度。针对当前锂离子电池充电评估研究中存在的问题,指出锂离子电池充电评估的研究方向和未来发展方向是更具通用性、更高精度和更好实时性的多种评估方法。     

锂离子电池状态估计机器学习方法综述

本文旨在综述机器学习方法在锂离子电池状态(包括荷电状态、健康状态和剩余可用寿命)估计领域的研究进展.首先,阐述机器学习方法在电池状态估计中的应用现状.然后,归纳电池状态估计机器学习方法的5个具体实施环节,即数据准备、模型选择与评价、超参数确定、数据预处理和模型训练,并提出了融合精度、实施成本和鲁棒性的学习算法评价方法....     

基于数据驱动模型融合的锂离子电池多时间尺度状态联合估计方法

本文提出一种基于数据驱动法（data driven method,DDM）-等效电路模型（equivalent circuit model,ECM）融合的锂离子电池多时间尺度状态联合估计方法。首先提取内阻作为健康特征（health factor,HF），利用最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）建立电池老化模型实现健康状态（state of health,SOH）估计；根据阻容参数辨识值和容量估计值建立电池状态空间方程，结合无迹卡尔曼滤波算法（unscented Kalman filter,UKF）进行荷电状态（state of charge,SOC）估计；用高斯过程回归（Gaussian process regression,GPR）对HF随循环次数的变化进行映射，预测HF的变化趋势，并结合LSSVM模型实现长期剩余使用使命（remaining useful life,RUL）预测。实验结果表明，所提方法具有较高精度和鲁棒性。     

锂离子电池性能衰退机理与故障预警策略研究

针对新能源汽车用锂离子动力电池在车载复杂工况下,由于老化过程造成整车性能下降以及产生安全隐患的问题开展研究。分析锂离子电池老化机理,研究老化路径对衰减过程的影响;对当前常用的电池模型方法进行了总结,并着重介绍了动力电池电化学- 热- 机耦合仿真模型;分析了实际应用下锂离子电池伴随老化过程可能出现的风险,归纳了主要容量衰退分析方法。研究表明,基于动力电池云端控制的故障预警方案将是动力电池整车应用未来的发展方向。     

基于SOC-OCV优化曲线与EKF的锂离子电池荷电状态全局估计

SOC-OCV曲线是锂离子电池状态估计的基础.针对传统HPPC测试法在非测试点不能描述电池非线性特性和小电流恒流放电法得到的OCV曲线精度不足等问题,提出一种基于粒子群优化算法的OCV曲线优化方法.该方法将小电流恒流放电得到的OCV曲线进行平移,以平移曲线在测试点与HPPC测试得到的OCV值之间的误差和最小为优化目标,...     

基于自适应卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计

采用自适应卡尔曼滤波方法,基于锂离子动力电池的等效电路模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态(SOC)。仿真结果表明,采用自适应卡尔曼滤波方法估计的SOC误差小于2.4%,有效降低了电动汽车行驶时电池管理系统所受到的未知干扰噪声影响,SOC估计精度高于扩展卡尔曼方法,且具有较好的鲁棒性。     

基于容量增量特性的锂离子电池健康状态诊断与安全预警策略研究

近年来,新能源汽车着火事故时有发生,锂离子电池的性能与安全问题受到社会的广泛关注。针对由电池老化带来的电池故障,本文开展了锂离子电池健康状态诊断和安全预警策略研究。基于容量增量分析法,分别评估了磷酸铁锂电池和三元电池老化过程中健康状态的变化规律并量化分析了电池老化机制。面对电池健康状态不一致和容量跳水两个问题,分别提出了基于离群点检测的安全预警方法和基于老化机制分析的电池容量跳水识别方法,保障了电池组的使用安全。     

基于表面温度和增量容量的锂电池健康状态估计

本文中提出了一种基于电池表面温度和增量容量的健康状态(SOH)估计方法,分析了恒流充电过程中的温度变化曲线,从温度变化曲线中提取了3个几何特征作为健康因子,并与增量容量曲线的峰值结合作为反向传播神经网络的输入来建立模型估算SOH.试验结果验证了该方法的有效性,SOH平均估计误差仅在2％以下.     

基于相似性优化模型样本的实车锂电池健康状态分析

为更好地解决电动汽车动力电池健康状态（SOH）在线估计问题,减少实车采集数据中的冗余样本,改善运行工况不稳定导致的特征丢失,提升实车电池SOH估计的精度,提出一种基于增量容量分析方法（ICA）提取特征和动态时间规整（DTW）优化特征样本的SOH估计方法。首先对实车电池充电循环数据应用增量容量分析提取电池IC曲线,以曲线峰高度等形状特征作为健康因子。采用动态时间规整作相似性判据,基于IC曲线形状计算电池充电循环样本的相似度,保留与基准充电循环相似的充电循环数据,优化训练样本,最后采用全连接神经网络（MLP）模型进行SOH估计。以实车运行电池数据进行对比实验,结果表明该方法可明显改善训练样本质量,提升电池SOH估计精度。     

基于改进支持向量回归机的锂离子电池剩余寿命预测

为提高电动汽车锂离子电池剩余循环寿命预测的准确性,提出了一种基于改进支持向量回归机的预测算法,利用免疫完全学习型粒子群优化算法对支持向量回归机的惩罚系数和超参数进行优化,增强其预测能力,基于NASA PCoE研究中心提供的锂电池测量数据,与完全学习型粒子群优化的支持向量回归机预测算法进行对比分析,仿真结果显示,本文提出的算法预测相对误差低于6%,容量预测平均相对误差低于0.4%,具有更好的预测性能。     

锂离子电池顶盖材料分析改进

锂离子不锈钢项盖电池内阻较高,不锈钢顶盖一般需要通过填充镍金属材料才能与铜连接片焊接.铜顶盖材料的改进不仅降低电池内阻,而且可以直接与铜连接片焊接,减少镍片和铜镍复合片的作业成本.通过对锂离子电池不锈钢顶盖材料的使用现状及铜顶盖材料的性能分析,将锂离子电池顶盖材料改进为铜顶盖,电池平均内阻降低了16.7％,每年节约成本70万元,生产效率提高20％,节约设备占地面积15％.     

基于剩余充电电量的锂离子电池组容量快速估计方法

针对传统锂离子电池组容量确定方法存在的效率低、能耗高且只能离线应用等问题,提出一种基于电池剩余充电电量的锂离子电池组容量快速估计方法。首先,基于充电电压曲线一致性原理,以电池组内率先充电至充电截止电压的电池单体电压曲线为基准,通过电压曲线的平移缩放与线性插值计算出各单体电池的剩余充电电量与剩余充电时间,从而实现各单体电池的荷电状态(State of Charge, SOC)在线估计,在此基础上实现电池组容量的快速估计。其次,在电池单体模型的基础上建立电池组的仿真模型,并在全SOC区域上对模型参数进行分段辨识。通过所建立的仿真模型得到电池组的充放电曲线,并对电池组容量进行估计。最后,对4个单体串联而成的电池组进行充电试验。研究结果表明:仿真容量与估计容量误差为1.2%以内,验证了所提出的容量快速估计算法的有效性;利用所提方法估计出电池组容量与试验得到的电池组容量的误差为2.61%;该方法根据电池充电曲线的平移与缩放即可在线估计出电池组容量,可应用于新电池组容量的在线快速估计,能在保证3%估计误差的基础上将检测效率提高到传统方法的2倍以上。     

基于FFRLS-EKF联合算法的锂离子电池荷电状态估计方法

针对现有基于电池恒定参数模型的SOC估计方法忽略了工况和SOC对电池模型参数的影响而导致SOC估计误差偏大的问题，本文提出一种将带有遗忘因子递推最小二乘算法与扩展卡尔曼滤波算法相结合的联合SOC估计方法。该方法先利用FFRLS算法在线辨识电池等效电路模型参数并实时修正电池模型，再利用EKF算法和实时修正的电池模型估计电池SOC。实验结果表明，本文所提的SOC估计方法能有效减小电池模型参数变化所带来的SOC估计误差。在脉冲放电、脉冲充电和动态应力测试实验中，最终电池SOC估计的最大误差分别为1.01%、0.87%和1.59%。     

不同温度与荷电状态下锂离子电池传荷电阻估计

基于锂离子电池伪二维模型并考虑老化机理建立电化学模型,基于该模型提出了在不同荷电状态和温度下传荷电阻折算方法。在4种不同循环老化工况后,通过获取不同温度和荷电状态下的电化学阻抗谱得到相应的传荷电阻,并采用该折算方法进行不同状态下传荷电阻折算,结果表明折算的平均误差小于9%。该折算方法为利用不同温度和荷电状态下的传荷电阻进行电池寿命状态估计提供了新思路。     

基于容量增量变化量曲线的锂电池健康状态估计

提出了基于容量增量变化量曲线的电池健康状态估计新方法,该曲线具有随电池老化平移不明显的特点,并有利于特征参数的确定和提取。利用随机森林方法分析该曲线上各个函数值的重要性,根据重要性筛选出曲线上可以作为表征参数的函数值,并使用神经网络建立起表征参数与健康状态的映射关系。利用马里兰大学老化数据验证该方法的平均绝对百分比误差为0.77%,健康状态估计值误差基本控制在2%以内,具有较高的精度。     

基于粒子滤波算法的动力电池容量估计模型研究

针对基于双指数模型和多项式模型的粒子滤波算法估计动力电池容量精度低的问题,提出一种融合指数项和多项式的组合模型估计动力电池容量,通过分析粒子滤波算法运行过程中双指数模型和多项式模型的参数迭代更新状态,提取两模型中的关键项形成组合模型,并分别以实验室条件下和用户工况下动力电池容量数据对组合模型进行验证。结果表明,两种条件下基于组合模型估计的动力电池容量精度均高于基于双指数模型和多项式模型估计的精度。