[发明专利]一种基于锂电池退化阶段划分的剩余使用寿命的预测方法有效
申请号: | 201910416850.2 | 申请日: | 2019-05-20 |
公开(公告)号: | CN110161425B | 公开(公告)日: | 2020-05-19 |
发明(设计)人: | 郑英;马秋会;张永;王彦伟;樊慧津 | 申请(专利权)人: | 华中科技大学 |
主分类号: | G01R31/392 | 分类号: | G01R31/392 |
代理公司: | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人: | 曹葆青;李智 |
地址: | 430074 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 锂电池 退化 阶段 划分 剩余 使用寿命 预测 方法 | ||
1.一种基于锂电池退化阶段划分的剩余使用寿命的预测方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)根据数据已知的训练集的健康指标和电池容量值间的关系,建立容量预测模型;
(2)在未知容量值的测试集中提取健康指标作为容量预测模型的输入,预测测试集的容量值;
(3)将训练集和测试集的容量值按照容量衰减趋势划分为3个阶段,并在3个阶段的数据上贴类别标签建立分类模型;
(4)根据第三阶段的健康指标和对应的剩余使用寿命建立RUL预测模型;
(5)采集待预测剩余使用寿命的健康指标,获取预测容量值;
(6)将预测容量值输入分类模型,判断预测容量值是否处于第3阶段,若是,将健康指标输入RUL预测模型,获取剩余使用寿命的预测值,否则,输出剩余使用寿命的预测范围。
2.如权利要求1所述的预测方法,其特征在于,所述步骤(1)中训练集的健康指标包括:放电电压从v1到v2间隔的时间差值、放电时间从t1到t2间隔内的温度变化值。
3.如权利要求1或2所述的预测方法,其特征在于,所述步骤(1)中所述容量预测模型的建立方法为:将训练集的健康指标作为支持向量回归方法的输入,并将训练集中电池的容量作为支持向量回归方法的输出,训练获取容量预测模型。
4.如权利要求3所述的预测方法,其特征在于,所述步骤(3)中按容量衰减趋势将电池容量值划分3个阶段的依据为:
若则电池容量位于第一阶段;
若则电池容量位于第二阶段;
若则电池容量位于第三阶段;
其中,cpt代表电池容量值;cptmax代表电池的最大容量值;cptmin代表电池的最小容量值。
5.如权利要求1或4所述的预测方法,其特征在于,所述步骤(4)中的剩余使用寿命为:
其中,Ni表示第i次放电循环次数,NEOL表示锂电池退化到失效时刻的放电循环次数;RUL为剩余使用寿命。
6.如权利要求5所述的预测方法,其特征在于,所述步骤(4)中建立RUL预测模型的方法为:
将第三阶段的健康指标作为支持向量回归方法的输入,并将第三阶段的剩余使用寿命作为支持向量回归方法的输出,训练获取RUL预测模型。
7.如权利要求3所述的预测方法,其特征在于,所述支持向量回归方法的核函数采用径向基核函数。
8.如权利要求2所述的预测方法,其特征在于,所述训练集的健康指标包括:放电电压从4.2V到3.7V间隔的时间差值、放电时间从1000s到2000s间隔内的温度变化值。
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