一种计及随机变电流的锂电池退化建模及寿命预测方法

摘要

本发明公开一种计及随机变电流的锂电池退化建模及寿命预测方法，包括以下步骤：1)随机变电流现象及对车用锂电池退化影响数学描述；2)考虑随机变电流影响的车用锂电池的退化建模；3)退化模型参数估计；4)退化模型参数更新和剩余寿命预测：本发明的方法通过对车用锂电池性能退化规律建模及剩余寿命预测，可以实现锂电池的预测性维护，提高电动汽车的安全性。

主权项

一种计及随机变电流的锂电池退化建模及寿命预测方法，其特征在于：包括以下步骤：1)随机变电流现象及对车用锂电池退化影响数学描述：放电电流直接影响锂电池电池循环寿命,恒定电流放电时，锂电池退化率γ(t；θ)可视为线性函数；当电流随机变化时，电池退化率将表现为非线性函数；对车用锂电池而言，电流的变化和车速相对应，车速不仅受道路、车辆等一些可确定因素制约，也会受一些随机因素作用，因此车速看作是服从于某种概率分布的随机现象；在乡村公路和高速公路上，运行车速一般呈正态分布，同时，我国关于车速的研究也假定其呈正态分布，为此，本研究拟考虑随机电流的变化以正态分布来描述，然后，再构建带有正态随机效应的退化模型来研究剩余寿命预测问题；2)考虑随机变电流影响的车用锂电池的退化建模：由步骤1)分析，考虑随机变电流影响的车用锂电池退化模型，拟采用具有正态随机效应影响的随机过程描述：$X\left(t\right)=x_0+\kappa {\int }_0^{t}v(t;\theta )dt+\sigma W\left(t\right)$以上模型表示退化率ν受到服从正态分布影响的一类退化模型，其中，W(t)为布朗运动，κ表示随机变电流影响的随机量，它服从正态分布，即其中μ_i和随机电流大小有关，退变量X_0:k＝{x₀,x₁,…x_m}可通过监测车用锂电池退化性能参数计算获得，假设当前时刻为n，当前性能退化量为x_n，则电池剩余寿命即x_n到达阈值的首达时间，可看成是布朗运动W(t)首次到达的时间，其中，根据首达时间，可以求得剩余寿命的概率密度函数f_L(t)及剩余寿命累积分布函数F_L(t)，并利用布朗运动性质求解；3)退化模型参数估计：为实现剩余寿命累积分布函数模型中的参数估计，先构建描述退化的演变过程的状态空间模型，然后，在贝叶斯理论的框架下，拟采用MCMC方法中的自适应Metropolis抽样算法对退化模型参数估计，验参数的协方差矩阵来估算参数分布，后验参数的协方差矩阵在每一次迭代后自适应地调整；4)退化模型参数更新和剩余寿命预测：当获得新的退化数据时，根据贝叶斯滤波方法结合新增退化数据实时更新模型参数，求取随机过程首达时间，然后将估计参数带入到剩余寿命累积分布函数中，即可实现剩余寿命的预测。