鋰離子電池作為主要的儲能器件廣泛應用于航空航天、智能設備、新能源汽車等各個領域。在鋰離子電池的使用過程中,電池內(nèi)部會產(chǎn)生不可逆的容量衰減,其健康狀態(tài)（State of health,SOH）會逐漸退化。當電池達到壽命終止條件時如果沒有及時的更換電池將產(chǎn)生極大的安全隱患,準確的監(jiān)測電池的健康狀態(tài)具有重要的安全意義。但鋰離子電池的內(nèi)部化學反應非常復雜,傳統(tǒng)的電化學建模方式涉及復雜的化學機理,而以數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模方法可以根據(jù)電池壽命老化數(shù)據(jù)直接建立電池的健康狀態(tài)估計模型,因為不用考慮電池內(nèi)部的電化學機理,該方法成為當前研究的熱點�；跀�(shù)據(jù)驅(qū)動的建模方式需要充足的訓練樣本,但是鋰離子電池的老化試驗周期較長,短時間內(nèi)難以獲取充足的電池數(shù)據(jù)。由于電池的運行工況、容量、電極材料等存在差異,不同電池的數(shù)據(jù)分布并不相同�；谔囟姵財�(shù)據(jù)學習得到的模型并不適用于不同的電池對象,因此研究如何通過小樣本學習實現(xiàn)可靠的電池健康狀態(tài)估計模型具有較大的應用價值。為了解決鋰離子電池數(shù)據(jù)驅(qū)動建模過程中的這種小樣本問題,本文引入知識遷移的解決方案。首先基于電池運行工況和電池類型的差異劃分數(shù)據(jù)領域并構造不同的小樣本數(shù)據(jù)集,利... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

Rint電路模型

電子科技大學碩士學位論文4在整個鋰離子電池內(nèi)部液相鋰離子濃度恒定，忽略液相電壓對端電壓的影響[7]。最后僅用固相離子轉(zhuǎn)移方程和Butler-Volmer極化反應方程[8]建立電化學反應模型。極大的減少了模型計算代價�；趩瘟Ｗ幽Ｐ偷奶攸c，目前衍生出了許多改進方案[9,10]。同時基于等效原理將電池內(nèi)部的非線性化學反應進行線性處理也可以減少計算代價，具有一定的工程應用價值[11]。但是這種近似處理是犧牲了一定的精度作為代價，這種方法需要合理平衡模型復雜度與預測性能。(3)基于等效電路模型的估計方法等效電路模型并不依賴電池內(nèi)部的化學反應，該方法使用電阻、電容、電感等基本電氣元件構建電路模型描述電池的外部特性，結合大量的狀態(tài)數(shù)據(jù)可以通過電路分析辨識電池的健康狀態(tài)。Rint模型、Thevenin模型、PNGV模型是三種基本的鋰離子電池等效電路[12,13]。Rint模型如圖1-1所示，該模型也稱為內(nèi)阻模型，它使用理想電壓源與電阻串聯(lián)而成。Rint模型雖然電路結構簡單易于分析，但是它并沒有考慮到電池內(nèi)部的極化效應，因此該模型的精度較低。圖1-1Rint電路模型Thevenin模型如圖1-2所示，Thevenin模型在Rint模型的基礎上考慮了電池極化反應的影響，該模型使用PR和PC并聯(lián)的RC電路來模仿電池的極化現(xiàn)象，0R用來模擬電池的電阻特性。目前國內(nèi)外研究學者提出的等效電路模型大多是在Thevenin模型基礎上進行改進的。圖1-2Thevenin電路模型

第一章緒論5PNGV電路模型如圖1-3所示，美國汽車研究理事會在2001年發(fā)表的《PNGV電池試驗手冊》中提出PNGV等效電路模型。該模型在Thevenin的基礎上考慮了負載電流對開路電壓的影響，增加了電容bC來描述電池的電容特性。這種低階模型在保持較高精度的同時并沒有顯著增加計算代價。圖1-3PNGV電路模型結合電化學機理建立鋰離子電池的等效電路模型是一種新的研究方向，綜合兩種方法的特點建立SOH估計模型可以進行優(yōu)勢互補。比如鋰離子電池端電壓可分為電解液電勢、開路電壓、電極過電位、內(nèi)組降等。文獻[14]在偏微分的基礎將非線性的電解液電勢進行線性處理建立了一種改進的P2D模型，結合等效電路模型得到電路參數(shù)與電化學參數(shù)之間的關系，提升了等效電路參數(shù)辨識的精度。結合等效電路分析法還能夠從阻抗的角度出發(fā)，根據(jù)電化學相關理論對鋰電池進行機理分析。通過對鋰離子電池施加不同頻率的正弦信號得到鋰電池的響應函數(shù)，從而得到電池的電化學阻抗譜(ElectrochemicalImpedanceSpectroscopy,EIS)，EIS能夠直觀的體現(xiàn)電池內(nèi)部的電極動力學[15]。1.2.2數(shù)據(jù)驅(qū)動建模如今，數(shù)據(jù)挖掘和機器學習理論的發(fā)展為我們分析鋰離子電池提供了一種新的研究思路。在大數(shù)據(jù)時代，我們可以采集到大量的鋰離子電池數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中蘊含著電池復雜的內(nèi)部老化機理和運行規(guī)律。通過數(shù)據(jù)挖掘技術對數(shù)據(jù)進行分析處理，借助機器學習理論進行電池健康狀態(tài)建模，從而實現(xiàn)對鋰離子電池健康狀態(tài)的準確估計和狀態(tài)監(jiān)測。鋰離子電池的使用工況復雜多變，不同工況下的數(shù)據(jù)難以保證獨立同分布的假設前提。鋰離子電池的充電工況比較固定，一般先以恒流充電到達一定電壓上限后轉(zhuǎn)恒壓充電，直到到達充電截止電流，這個過程相對放電情況更加利用提取數(shù)據(jù)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于支持向量回歸的鋰電池健康狀態(tài)估計[J]. 張新鋒,饒勇翔,姚蒙蒙.  中北大學學報(自然科學版). 2019(06)
[2]鋰電池產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢研究[J]. 王君妍,周晶.  商場現(xiàn)代化. 2019(10)
[3]鋰電池發(fā)展存在的問題及措施探討[J]. 姜成武,溫正方,黃偉明.  通信電源技術. 2019(05)
[4]電動汽車鋰電池火災特性及滅火技術[J]. 張磊.  勞動保護. 2019(05)
[5]磷酸鐵鋰電池高溫存儲性能衰減機理[J]. 姚斌,滕國鵬,劉曉梅,陳偉峰,蔡毅.  電源技術. 2018(07)
[6]基于局部信息融合及支持向量回歸集成的鋰電池健康狀態(tài)預測[J]. 陳建新,候建明,王鑫,邵海濤,宋廣磊,薛宇.  南京理工大學學報. 2018(01)
[7]鋰離子電池失效分析概述[J]. 王其鈺,王朔,張杰男,鄭杰允,禹習謙,李泓.  儲能科學與技術. 2017(05)
[8]波音787鋰電池問題研究[J]. 劉春明,金英,張嵐嵐.  航空制造技術. 2016(10)
[9]儲能用磷酸鐵鋰電池循環(huán)壽命的能量分析[J]. 高飛,楊凱,惠東,李大賀.  中國電機工程學報. 2013(05)
[10]虛擬樣本生成技術研究[J]. 于旭,楊靜,謝志強.  計算機科學. 2011(03)

博士論文
[1]面向小樣本不平衡數(shù)據(jù)的生物醫(yī)學事件抽取方法研究[D]. 路揚.吉林大學 2019
[2]虛擬樣本生成技術及建模應用研究[D]. 朱寶.北京化工大學 2017

碩士論文
[1]基于小樣本量數(shù)據(jù)挖掘的壓裂工藝參數(shù)優(yōu)化方法研究[D]. 胡家瑜.西南石油大學 2018
[2]基于小樣本方法的京津冀化石能源消費預測分析[D]. 王天雨.華北電力大學 2018
[3]電動汽車動力電池健康狀態(tài)估計方法研究[D]. 孫培坤.北京理工大學 2016



本文編號：3127231