鋰離子電池健康狀態(tài)評估及剩余使用壽命預(yù)測技術(shù)研究.pdf

1、鋰離子電池?zé)o論是在軍用還是民用領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用，準(zhǔn)確對其進(jìn)行健康狀態(tài)(State of Health,SOH)評估及剩余使用壽命(Remaning Useful Life,RUL)預(yù)測對于提高電池安全性與使用壽命具有重要意義。本文以鋰離子電池為研究對象，重點(diǎn)開展鋰離子電池SOH評估以及RUL預(yù)測方法的研究，具體研究內(nèi)容包括：
　　1)介紹了鋰離子電池的工作原理，闡明了鋰離子電池常用性能參數(shù)的基本概念，概述了鋰離子電池的充電方

2、式并通過實(shí)驗(yàn)研究了環(huán)境溫度、放電電流對電池端電壓的影響以及電池容量退化規(guī)律。
　　2)針對目前卡爾曼濾波算法大多是離線估計電池SOH，無法滿足實(shí)際工程需要，本文研究了一種基于雙卡爾曼濾波算法的電池SOH在線估計方法。首先，通過最小二乘法對電池模型參數(shù)進(jìn)行辨識，實(shí)現(xiàn)對電池的建模。然后交替使用兩個卡爾曼濾波器分別估計電池的荷電狀態(tài)與歐姆內(nèi)阻。為了進(jìn)一步提高估計精度，本文提出了一種基于模糊推理系統(tǒng)-自適應(yīng)雙卡爾曼濾波(fuzzy inf

3、erence system-adaptive dual extended Kalman filter，F(xiàn)IS-ADEKF)方法，分別運(yùn)用Sage-Husa自適應(yīng)算法與模糊控制器對狀態(tài)噪聲協(xié)方差與觀測噪聲協(xié)方差進(jìn)行修正。最后設(shè)計了動態(tài)應(yīng)力測試工況實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的雙卡爾曼濾波算法能夠?qū)崿F(xiàn)電池SOH的在線估計，且不依賴于初始值，也不需要事先計算模型參數(shù)，具有更高的準(zhǔn)確性、收斂性和可行性。
　　3)針對鋰離子電池剩余使