【摘要】：動(dòng)力鋰離子電池是電動(dòng)汽車的重要的組成部分,其性能直接影響了電動(dòng)汽車是否可以安全運(yùn)行。本文的研究是依托于國家自然科學(xué)基金汽車聯(lián)合基金項(xiàng)目:高比能鋰離子電池性能衰減機(jī)制、壽命預(yù)測(cè)及耐久性管理技術(shù)基礎(chǔ)。主要以兩款電芯為研究對(duì)象:額定容量分別為36Ah及114Ah的三元鋰離子電池。首先,應(yīng)用正交實(shí)驗(yàn)法設(shè)計(jì)了溫度應(yīng)力、放電倍率應(yīng)力和耦合應(yīng)力實(shí)驗(yàn),并在實(shí)驗(yàn)過程中對(duì)電池進(jìn)行HPPC測(cè)試,得到電池特征參數(shù)。結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),分析了溫度及放電倍率對(duì)電池容量衰減的影響。其次,建立了基于數(shù)據(jù)擬合的電池壽命經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀７治隽瞬煌瑴囟认码姵氐乃p機(jī)理,研究發(fā)現(xiàn)電池在低溫條件下衰減機(jī)理與常溫和高溫條件不同,本文只建立常溫及高溫條件下電池壽命模型,對(duì)低溫條件側(cè)重機(jī)理分析。建立了單應(yīng)力電池壽命模型:基于修正后的Arrhenius方程的溫度應(yīng)力電池壽命模型、基于逆冪律函數(shù)的放電倍率電池壽命模型,并且提出了變溫度應(yīng)力電池壽命建模思路。再次,建立了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電池壽命預(yù)測(cè)方法,采用了支持向量機(jī)算法建立電池壽命預(yù)測(cè)模型,可以有效預(yù)測(cè)電池衰退拐點(diǎn)出現(xiàn)以前的電池壽命,預(yù)測(cè)精度在9%以內(nèi)。為了避免出現(xiàn)局部最優(yōu)解,對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)時(shí),應(yīng)用基于交叉驗(yàn)證的網(wǎng)格搜索法。為了解決該預(yù)測(cè)方法不能有效預(yù)測(cè)衰退拐點(diǎn)以后的電池壽命的問題,研究了電池直流內(nèi)阻與容量衰退的關(guān)系。測(cè)試了不同工況下電池直流內(nèi)阻,提出了電池直流內(nèi)阻變化與容量衰退變化的關(guān)系,即直流內(nèi)阻增大的拐點(diǎn)基本對(duì)應(yīng)容量衰退的拐點(diǎn),可以作為電池健康狀態(tài)診斷的特征參數(shù),解決了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)電池壽命預(yù)測(cè)方法中存在的無法有效預(yù)測(cè)容量衰退拐點(diǎn)的問題。最后,建立了融合模型的電池壽命預(yù)測(cè)方法,應(yīng)用粒子濾波算法建立電池壽命預(yù)測(cè)模型。為了解決采用了重要性采樣中計(jì)算量隨時(shí)間增加而不斷加大的問題,應(yīng)用了序貫重要性采樣算法;為了解決算法實(shí)施過程中粒子退化的問題,應(yīng)用了重采樣技術(shù);電池衰退模型采用了雙指數(shù)模型,基于粒子濾波算法實(shí)現(xiàn)電池壽命的預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)精度在2%以內(nèi)。該方法不僅可以有效預(yù)測(cè)電池容量衰退拐點(diǎn)后的數(shù)據(jù),而且相比于基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的電池壽命預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)精度得到大幅度提高。
【圖文】：

聚集在電池正極的鋰離子越多，電池放出的電量也就越大，電子經(jīng)外電路聚逡逑集在負(fù)極。逡逑鋰離子電池充放電原理如圖２－１所示。逡逑邐充電邐＿逡逑陰極邐＾￣￣———邐陽極逡逑鋰S緬窩酰牽╁迨濉觥觥觥觥觥鰣義賢跡玻憋胱擁緋爻浞諾繚礤義希疲椋紓澹玻卞澹裕瑁邋澹悖瑁幔潁紓澹洌椋螅悖瑁幔潁紓邋澹穡潁椋睿悖椋穡歟邋澹錚駑澹蹋椋椋錚鑠澹猓幔簦簦澹潁義銜爍酉晗傅拿枋鯤胱擁緋卦誄浞諾綣討性恚攣囊哉牧銜義希蹋椋，

本文編號(hào)：2699056