[发明专利]一种基于两点寿命特征的锂电池在线寿命预测方法有效
申请号: | 202110523646.8 | 申请日: | 2021-05-13 |
公开(公告)号: | CN113447817B | 公开(公告)日: | 2022-04-08 |
发明(设计)人: | 陈剑;刘浩 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G01R31/36 | 分类号: | G01R31/36 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 林超 |
地址: | 310058 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 两点 寿命 特征 锂电池 在线 预测 方法 | ||
1.一种基于两点寿命特征的锂电池在线寿命预测方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)采集全新锂电池不同的两次充放电循环中的充电电压与充电容量以及当前锂电池的寿命,获得两次充放电循环对应的电压容量曲线;
2)根据两次充放电循环对应的电压容量曲线,获得当前锂电池的容量差曲线;
3)计算当前锂电池的容量差曲线中所有充电电压组合对应的两点寿命特征;
所述步骤3)具体为:
在预设充电电压范围中,当前锂电池的容量差曲线中两个不同充电电压作为一个充电电压组合,计算一个充电电压组合对应的容量差向量之间的差值的绝对值并作为一个两点寿命特征,遍历所有充电电压组合,获得当前锂电池的所有两点寿命特征;
4)重复步骤1)-3)对各个锂电池均进行处理,获得各个锂电池的寿命和各个锂电池的所有充电电压组合对应的两点寿命特征;
5)根据各个锂电池的所有充电电压组合对应的两点寿命特征,选取最佳充电电压组合,将最佳充电电压组合对应的两点寿命特征作为最佳两点寿命特征,由所有锂电池的最佳两点寿命特征和对应锂电池寿命构成训练集;
6)基于训练集对锂电池寿命预测回归模型进行训练,获得训练后的锂电池寿命预测回归模型;
7)在线诊断时,仅采集待预测锂电池的不同的两次充放电循环中最佳充电电压组合对应的充电电压和充电容量,计算出待预测锂电池的最佳两点寿命特征,将待预测锂电池的最佳两点寿命特征输入到训练好的锂电池寿命预测回归模型中进行预测,输出获得当前待预测锂电池的寿命。
2.根据权利要求1所述的一种基于两点寿命特征的锂电池在线寿命预测方法,其特征在于,所述步骤2)具体为:
将两条电压容量曲线上每个充电电压的对应容量值相减获得差向量作为该充电电压的容量差向量,绘制成当前锂电池的容量差曲线,容量差曲线中的横坐标为充电电压,容量差曲线中的纵坐标为容量差向量。
3.根据权利要求1所述的一种基于两点寿命特征的锂电池在线寿命预测方法,其特征在于,所述步骤5)具体为:
根据所有锂电池的所有两点寿命特征,计算所有锂电池相同充电电压组合的两点寿命特征与对应锂电池的寿命之间的相关系数,遍历计算获得所有充电电压组合对应的相关系数,由所有充电电压组合对应的相关系数构成相关系数矩阵,将相关系数矩阵中绝对值最大的相关系数对应的充电电压组合作为最佳充电电压组合,然后将最佳充电电压组合对应的两点寿命特征作为最佳两点寿命特征,最后将所有锂电池的最佳两点寿命特征和对应锂电池的寿命构成训练集。
4.根据权利要求3所述的一种基于两点寿命特征的锂电池在线寿命预测方法,其特征在于,所述相关系数为皮尔森相关系数,具体通过以下公式进行计算:
其中,ρX,Y表示所有锂电池的相同充电电压组合对应的两点寿命特征与对应锂电池的寿命之间的相关系数,X表示所有锂电池的相同充电电压组合对应的两点寿命特征的集合,Y表示所有锂电池的寿命的集合,E()表示取期望操作。
5.根据权利要求1所述的一种基于两点寿命特征的锂电池在线寿命预测方法,其特征在于,所述步骤7)中两次充放电循环的次数与步骤1)中两次充放电循环的次数相同。
6.根据权利要求1所述的一种基于两点寿命特征的锂电池在线寿命预测方法,其特征在于,所述锂电池寿命预测回归模型根据最佳两点寿命特征与锂电池的寿命的分布关系选择线性回归模型和非线性回归模型。
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