锂离子电池寿命测试系统及RCL间接预测方法研究

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作为一种先进的绿色蓄电池,锂离子电池以其能量密度高、重量轻、寿命长和绿色环保等优势,在各个领域得到广泛研究与应用。但是,锂离子电池存在性能衰退的问题,如果处置不当会影响用电系统正常工作,甚至会导致灾难性结果。因此,对电池性能参数精确测量,准确预测锂离子电池的剩余循环寿命,是保证锂离子电池可靠性和安全性的基础,也是目前锂离子电池健康管理系统中的关键技术组成。本文对锂离子电池寿命测试系统及剩余循环寿命间接预测方法进行研究。首先,通过对锂离子电池寿命测试方法研究,设计一款主要用于建模性寿命测试的锂离子电池寿命测试系统。从充放电倍率、温度和放电深度这三个因素考虑进行常规性寿命测试,同时,还可进行部分评估性寿命测试。通过对某公司生产的18650单体锂离子电池进行实验,验证了所设计寿命测试系统的检测精度和稳定性。测得的数据可在人机交互界面进行显示,同时会保存到上位机中,也为后面的锂离子电池剩余循环寿命间接预测方法研究提供数据支持。其次,分析了锂离子电池性能退化过程,可知实际容量的衰减是电池退化的直接表现。接着,以测得的18650单体锂离子电池数据和NASA公开的锂离子电池数据为对象,把测得的电压数据处理之后得到等压降放电时间作为锂离子电池间接寿命特征参数,并应用相关系数法证明了等压降放电时间作为锂离子电池寿命特征参数的有效性和合理性。在此基础上,基于相关向量机算法进行了锂离子电池剩余循环寿命间接预测实验,实验结果表明相关向量机算法的多步预测能力较弱,回归能力较强。最后,基于向量机算法进行锂离子电池剩余循环寿命间接预测的结果,提出了基于融合算法的锂离子电池剩余循环寿命间接预测方法。分别介绍了粒子滤波算法和自回归AR模型,然后结合前面提到的相关向量机算法,对这三种算法的优点进行融合,得到了融合方法。基于融合算法进行了锂离子电池剩余循环寿命间接预测实验,实验结果表明融合算法确实提高了预测精度,体现出此融合算法的有效性和通用性。
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