【摘要】：鋰離子電池作為能量密度高、循環(huán)壽命長(zhǎng)、充電時(shí)間短,自放電率低的新型材料在手持終端等民用領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用。雖然在新能源電車(chē)、航空航天等領(lǐng)域也得到廣泛應(yīng)用,但不時(shí)報(bào)出的鋰電池安全事故使得鋰離子電池的可靠性和安全性成為工業(yè)應(yīng)用中的關(guān)鍵問(wèn)題。關(guān)于鋰電池剩余使用壽命預(yù)測(cè)的研究在PHM國(guó)際會(huì)議中占據(jù)較大比例,鋰電池的退化過(guò)程研究成為PHM技術(shù)的關(guān)鍵部分。本文選擇電池容量作為特征量,研究鋰電池剩余使用壽命問(wèn)題,主要完成了如下研究工作:美國(guó)NASA PCOE數(shù)據(jù)庫(kù)鋰電池實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析,匯總國(guó)內(nèi)外針對(duì)該數(shù)據(jù)集的科研成果,研究鋰離子電池的退化因子變量,采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法挖掘鋰電池特征量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征,總結(jié)針對(duì)該數(shù)據(jù)集的研究方法;ARIMA算法模型研究,介紹ARIMA模型基本理論與應(yīng)用方法,并以鋰電池容量退化量為特征量,建立ARIMA預(yù)測(cè)模型,對(duì)鋰電池的剩余使用壽命進(jìn)行預(yù)測(cè);隨機(jī)過(guò)程模型研究,鋰電池老化是包括正負(fù)極材料老化、隔膜與電解液老化等眾多原因累積所致,微觀上是大量粒子相互作用的結(jié)果;宏觀上表現(xiàn)為動(dòng)態(tài)非線性的退化過(guò)程,依據(jù)中心極限定理,應(yīng)用常用隨機(jī)過(guò)程模型帶漂移Wiener過(guò)程建立鋰電池剩余壽命預(yù)測(cè)模型;最后采用LabVIEW與MATLAB混合編程技術(shù),設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)工業(yè)鋰電池PHM系統(tǒng),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明ARIMA模型短期預(yù)測(cè)具有具有較高的精確度和較強(qiáng)的可行性但不適合長(zhǎng)期預(yù)測(cè)也不能給出預(yù)測(cè)的置信值;帶漂移的維納過(guò)程不但能夠給出剩余使用壽命的預(yù)測(cè)值,同時(shí)也能描述該預(yù)測(cè)值的可信程度。
[Abstract]:As a new type of material with high energy density, long cycle life, short charging time and low self-discharge rate, Li-ion battery has been widely used in civil fields such as handheld terminals. Although it has been widely used in the fields of new energy tram, aerospace and so on, the reliability and safety of lithium-ion battery have become the key problem in industrial application due to the safety accident of lithium battery. The research on the prediction of the residual life of lithium battery occupies a large proportion in the international conference of PHM. The degradation process of lithium battery becomes the key part of PHM technology. In this paper, the battery capacity is chosen as the characteristic quantity, and the remaining service life of lithium battery is studied. The main work is as follows: the analysis of lithium battery experimental data in NASA PCOE database of USA, the summary of domestic and foreign scientific research results on this data set, This paper studies the degradation factor variables of lithium ion batteries, uses data-driven method to mine the statistical characteristics of lithium batteries, summarizes the research method of Arima algorithm model for the data set, and introduces the basic theory and application method of ARIMA model. The ARIMA prediction model is established to predict the remaining service life of lithium battery, and the stochastic process model is used to study the aging of lithium battery, which includes positive and negative electrode material aging. The accumulation of the membrane and electrolyte aging is the result of the interaction of a large number of particles microscopically, the macroscopic performance is a dynamic nonlinear degradation process, according to the central limit theorem, The residual life prediction model of lithium battery is established by using common stochastic process model with drift Wiener process, and the PHM system of industrial lithium battery is designed and implemented by LabVIEW and MATLAB mixed programming technology. The experimental results show that the short-term prediction of ARIMA model has high accuracy and feasibility, but it is not suitable for long-term prediction and can not give the predicted confidence value, and the Wiener process with drift can not only give the prediction value of the remaining service life, It can also describe the reliability of the prediction.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)計(jì)算技術(shù)研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM912

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2247440