【摘 要】
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随着锂电池在电动汽车等工业领域的广泛应用,锂电池的性能安全与可靠性成为电动汽车等工业设备健康管理的关键问题。而锂电池的性能退化数据则成为识别锂电池状态、评估其安全可靠性的重要信息,基于锂电池性能退化数据的状态识别研究对保障锂电池的安全运行意义重大。本文基于锂电池循环放电过程的多种可测数据,构建了锂电池的健康特征数据,并建立了基于改进隐马尔可夫链的锂电池状态识别模型。具体工作如下:首先介绍了隐马尔可
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随着锂电池在电动汽车等工业领域的广泛应用,锂电池的性能安全与可靠性成为电动汽车等工业设备健康管理的关键问题。而锂电池的性能退化数据则成为识别锂电池状态、评估其安全可靠性的重要信息,基于锂电池性能退化数据的状态识别研究对保障锂电池的安全运行意义重大。本文基于锂电池循环放电过程的多种可测数据,构建了锂电池的健康特征数据,并建立了基于改进隐马尔可夫链的锂电池状态识别模型。具体工作如下:首先介绍了隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）及其基本问题、锂电池循环放电数据特点以及状态识别的评价指标。其次,建立了一种滑动窗口 HMM的锂电池状态识别模型。该模型将锂电池容量作为状态变量,基于锂电池表面温度数据,构建了表面温度变化率作为观测变量,并依据锂电池容量退化各阶段特性设计了当前数据窗口长度和数据滑动的窗口长度,建立了滑动窗口 HMM。进一步根据窗口数据训练获得一系列的“窗口 HMM”用于锂电池状态的识别。数值实验表明,与HMM相比,滑动窗口 HMM能实时更新数据,具有更高的状态识别准确率,有利于锂电池的线上状态识别。最后,建立了基于多观测变量的非齐HMM的锂电池状态识别模型。该模型首先将锂电池容量退化建立为非齐次马尔可夫模型,同时提取了锂电池的多元健康特征,并建立了基于多观测变量的非齐HMM实现锂电池的状态识别。本文设计了两种基于多观测变量的状态识别方式,一种是建立了观测变量择优规则,即通过分析各观测变量与容量的相关性以及基于各观测变量的状态识别结果,选择每个阶段的最佳观测变量;另一种是先通过相关性分析选择多个观测变量,进一步用相对投票法实现多观测变量与状态变量的对应。以NASA数据库中的锂电池数据给出验证,结果表明基于信息择优的多观测变量非齐HMM有更优的状态识别准确率。基于相对投票法的多观测变量非齐HMM具有最优的状态识别准确率与识别效果,更适用于实际锂电池的状态识别。
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