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基于相似性优化模型样本的实车锂电池健康状态分析
引用本文:刘万里,李子涵,梁宏毅,陈吉清,莫丙达.基于相似性优化模型样本的实车锂电池健康状态分析[J].汽车工程,2024(3):489-497.
作者姓名:刘万里  李子涵  梁宏毅  陈吉清  莫丙达
作者单位:1. 广汽本田汽车有限公司;2. 华南理工大学机械与汽车工程学院;3. 华南理工大学,广东省汽车工程重点实验室
摘    要: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。

关 键 词:锂离子电池  健康状态估计  容量估计  相似样本
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