基于数据驱动的锂电池剩余使用寿命预测方法研究

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1、中图分类号：TP206论文编号：102870318-SX019学科分类号：080402硕士学位论文基于数据驱动的锂电池剩余使用寿命预测方法研究研究生姓名林娅学科、专业测试计量技术及仪器研究方向计算机测控技术指导教师陈则王副教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一八年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringResearchonremainingusefullifepredictionmethodforlithium-ionb

2、atterybasedondatadrivenAThesisinMeasuringandTestingTechnologiesandInstrumentsbyLinYaAdvisedbyAssociateProf.ChenZewangSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2018承诺书本人声明所呈交的博/硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成

3、果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要锂离子电池作为主要供能或储能元件被广泛应用于电动汽车、军用设备、航空航天、发电站等领域。然而，电池在循环使用过程中，其性能逐渐退化，使得电池寿命缩短甚至出现安全隐患，间接导致用电设备的性能下降或故障。因而对锂离子电池进行剩余使用寿命(RemainingUsefulLife,RUL)预

4、测至关重要。本文主要研究了基于数据驱动的锂离子电池RUL预测方法，核心内容如下：1）详细分析锂离子电池的结构及工作原理，阐述了锂电池的几个主要性能指标；通过自主实验平台进行了锂电池性能测试及充放电循环实验，研究了放电倍率对电池性能的影响、电池老化对放电电压和实际容量的影响。2）针对小样本数据预测不稳定、易发散和传统支持向量回归(SupportVectorRegression,SVR)参数选择困难的问题，本文将改进的粒子群优化(ImprovedParticleSwarmOptimization,IPSO)算法用于SVR模型参数优化，研究基于IPSO-SVR的锂电池RUL直接

5、预测方法，通过NASA实验数据和自主实验数据对该方法进行验证，实验结果表明，IPSO-SVR算法在参数选取和预测精度上有较大改善和提高，算法实现简单，有效减少了工作量，此外，在训练数据较少的情况下，也能达到较好的预测效果。3）实际应用中锂电池容量数据在线监测困难，只能进行离线估算；此外，目前电池RUL预测算法大多是离线的，很难达到工程实际需要。针对上述问题，本文尝试采用间接预测方法，首先，分析电池寿命状态特征参数后，选取等压降放电时间作为锂电池间接健康因子，并验证该健康因子的可行性；其次，引入遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)优化极限学习机(Extreme

6、LearningMachine,ELM)模型参数，建立锂电池RUL间接预测模型；最后基于NASA电池数据和自主实验数据验证GA-ELM预测方法的正确性。结果表明，相较ELM方法和传统的模型法，本文研究的预测方法准确有效，测试速度快，并且预测结果输出稳定、精度较高。关键词：锂离子电池，剩余使用寿命，间接健康因子，支持向量回归，智能优化算法，极限学习机I基于数据驱动的锂电池剩余使用寿命预测方法研究ABSTRACTLithium-ionbatteries,asthemainpowersupplyorenergystoragecomponents,arewidelyusedine

7、lectricvehicles,militaryequipment,aerospace,powerstationsandotherfields.However,theperformanceofthebatteryisgraduallydegradedduringtherecyclingprocess,whichshortensthebatterylifeorevenpresentsapotentialsafetyhazard;italsoindirectlyleadstotheperformancedegradationorm