[发明专利]基于EKF方法和AR模型融合型锂离子电池循环寿命预测方法有效
| 申请号： | 201310331871.7 | 申请日： | 2013-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN103399279A | 公开（公告）日： | 2013-11-20 |
| 发明（设计）人： | 刘大同;马云彤;郭力萌;彭宇;彭喜元 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G01R31/36 | 分类号： | G01R31/36 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 岳泉清 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于EKF方法和AR模型融合型锂离子电池循环寿命预测方法，涉及一种锂离子电池循环寿命预测方法。为了解决目前的这些基于模型的方法存在对于不同电池及不同工作状态适应能力低的问题。它包括：一、在线测量待测锂电池的容量数据，保存数据并对所述数据进行预处理；二、基于EKF方法确定锂离子电池状态空间模型的参数；三、根据建立的锂离子电池状态空间模型对待测锂离子电池进行状态估计，利用所述AR模型的输出进行待测锂离子电池的状态更新，所述锂离子电池状态空间模型获取每一个充放电循环的电池容量数据，并将所述数据与待测锂离子电池的失效阈值比较获取锂离子电池剩余寿命。它用于预测锂离子电池循环寿命。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ekf 方法 ar 模型 融合 锂离子电池 循环 寿命 预测 | ||
【主权项】：
基于EKF方法和AR模型融合型锂离子电池循环寿命预测方法，其特征在于， 它包括如下步骤： 步骤一：在线测量待测锂电池的容量数据，保存数据并对所述数据进行预处理； 步骤二：基于EKF方法确定锂离子电池状态空间模型的参数： 根据锂离子电池经验退化模型和AR模型构造锂离子电池状态空间模型，利用预处理后的数据并根据EKF方法确定所述锂离子电池状态空间模型的参数；所述AR模型的预测输出值与观测噪声叠加后的观测值序列为所述锂离子电池状态空间模型的电池容量的观测值，所述AR模型为利用预处理后的数据采用融合自回归系数求取方法确定的AR模型； 步骤三：根据步骤二建立的锂离子电池状态空间模型对待测锂离子电池进行状态估计，利用所述AR模型的输出进行待测锂离子电池的状态更新，所述锂离子电池状态空间模型获取每一个充放电循环的电池容量数据，并将所述数据与待测锂离子电池的失效阈值比较获取锂离子电池剩余寿命。
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