[发明专利]一种提取锂离子电池退化特征用于估计剩余寿命的方法

权利要求书

1.一种提取锂离子电池退化特征用于估计剩余寿命的方法，其特征在于，具体包括：

首先、基于NASA预测中心的锂离子电池试验数据集，从中选取#5锂电池放电循环的电压数据和温度测试数据；

然后、针对n次电池充放电循环，利用电压数据提取每次循环的平均电压衰减MVF，来量化充放电循环中的电池容量衰减；

进一步，利用电压数据，计算各次电池充放电循环下对应的放电电压样本熵sampEn；

同理、针对n次电池充放电循环，利用温度测试数据计算每次放电的平均温度升高MTR，来量化充放电过程中的电池容量衰减；

最后、将每次电池充放电循环中的平均电压衰减，电压样本熵和平均温度升高，作为中间尺度参数特征，输入LSTM神经网络，输出预测的电池容量，用于电池剩余寿命的估计。

2.如权利要求1所述的一种提取锂离子电池退化特征用于估计剩余寿命的方法，其特征在于，所述试验数据集包括：充电、放电和阻抗的数据。

3.如权利要求1所述的一种提取锂离子电池退化特征用于估计剩余寿命的方法，其特征在于，所述n次循环对应的平均电压衰减MVF集合为：

MVF＝{MVF₁,MVF₂,…,MVF_i,…,MVF_n}

针对第i次循环下的平均电压衰减MVF_i，计算公式为：

J为当前次循环下，在定义时间范围内具有等时间间隔的电压个数，V_j是当前次循环下，规定时间范围内的第j个电压，V_r是额定电压。

4.如权利要求1所述的一种提取锂离子电池退化特征用于估计剩余寿命的方法，其特征在于，所述样本熵sampEn集合为：sampEn＝{sampEn₁,sampEn₂,…,sampEn_i,...,sampEn_n}；

针对第i次循环下的样本熵定义为：

m是第i次循环中的放电电压序列长度，r是相似阈值的大小，N是当前次循环下放电电压的个数，表示第i次循环下两个序列匹配m个点的概率；表示第i次循环下两个序列匹配m+1个点的概率；

其中：

其中，W_i^m+1是第i次循环下满足距离d_i,m+1[x_i,m+1(α),x_i,m+1(β)]≤r的数；V_i^m是第i次循环下满足距离d_i,m[x_i,m(α),x_i,m(β)]≤r的数；d_i,m[x_i,m(α),x_i,m(β)]为两个向量之间的距离，表达式为：

d_i,m[x_i,m(α),x_i,m(β)]＝max[x_i,m(α+k)-x_i,m(β+k)]；0≤k≤m

其中α＝1,2,...,N-m+1；α≠β，β表示当前第i次循环中，第α个数到第β个数之间的距离小于r；对于形成N-m+1的矢量x_i,m(γ)表示为：x_i,m(γ)＝[x_i(γ),x_i(γ+1),...,x_i(γ+m-1)]，γ＝1,2,...,N-m；

最终，统计估计方法计算的第i次循环下的样本熵为：

样本熵的计算过程中选定参数m＝1，r＝0.1·std(x_i(N_i))。