论文部分内容阅读
锂离子电池因其比能量高、工作电压高、温度范围宽、自放电率低、循环寿命长和安全性好等诸多优点被广泛应用于手机、笔记本电脑和电动车等领域。并逐渐扩展至军事通信、航海、航空、航天等领域。预测锂电池的剩余使用寿命已经成为PHM技术中重要内容。剩余寿命的预测结果是可以帮助人们进行健康的电池管理的,这就使所有需要锂电池的系统的稳定性增加。在实际工程中,可能由于工程条件的限制,有时样本数量较少,所以小样本问题越来越受到人们的重视,在小样本条件下,对锂电池剩余寿命进行预测,已经开始成为人们关注的热点。小样本条件下的锂电池寿命预测首先需要解决的就是样本不足的问题,在样本很少的情况下想要准确预测,首先需要有充足的样本才可以,所以虚拟样本技术伴随着小样本问题的出现而逐渐受到人们的重视。在实际工程中,经常通过样本点和以前的历史数据恢复出虚拟样本来进行预测。本文针对锂离子电池剩余寿命预测问题,采用马里兰大学的锂电池加速退化试验数据,主要开展了如下研究工作:1.本文首先研究SVR的拟合问题以及LSSVR的拟合问题,特别是惩罚因素增大时,LSSVR的拟合速度要比SVR更快,具有一定的优势。研究灰色理论模型进行锂电池剩余寿命预测的效果,其次本文在灰色理论GM(1,1)及DGM(1,1)原理上提出了一种新的预测模型,新陈代谢离散灰色模型MDGM(1,1)在锂电池剩余寿命预测方面上的预测效果。并将拟合算法和预测算法结合,在小样本条件下进行预测。2.在微软的Microsoft Visual Studio 2010开发平台研发寿命预测软件,软件是在MATLAB与Visual Studio混合编程的基础上研究的,完成其的软件实现。软件使用LSSVR和新陈代谢离散灰色模型可以对小样本下锂电池进行较为准确的剩余寿命的估计。