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《中北大学》 2018年
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基于数据驱动的锂离子电池剩余寿命预测研究

李赛  
【摘要】:锂离子电池因为其具有高储存能量密度、轻重量、使用寿命长等诸多优点而在社会、工业、航天等领域得到了广泛的应用。可是随着锂离子电池在生活中的普遍应用,其寿命引发的安全性以及可靠性问题也渐渐地暴露出来,因此对其工作状态进行有效的监测极其重要。为了更好地对电池实行预测性维护,剩余使用寿命(7)Remaining Useful Life,RUL(8)预测方法成为社会关注的焦点。本文旨在研究多种数据驱动方法对锂离子进行剩余使用寿命预测。采用的基于数据驱动的方法主要包括BP(7)(8)Back Propagation神经网络、粒子滤波(7)(8)Particle Filter,PF和相关向量机(7)(8)Relevance Vector Machine,RVM,这些方法均是根据锂离子电池实验中收集的历史数据预测出RUL。本文首先阐述了电池内部的工作原理及其性能优势,并分析了锂离子电池的退化过程;其次,详细介绍了三种基于数据驱动的算法原理,并利用这些算法进行锂离子电池RUL仿真实验;最后将三种算法得到的实验结果进行对比分析并得出结论:每一种方法各有优势,然而相关向量机在RUL预测精度上较高,误差较小,且能够给出不确定性表达,是一种具有很大推广价值的方法。
【学位授予单位】:中北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TM912

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 李顺静;;基于不完全数据的最大似然估计方法——EM算法[J];重庆工商大学学报(自然科学版);2014年05期
4 豆金昌;陈则王;揭由翔;;基于ARIMA和PF的锂电池剩余使用寿命预测方法[J];太赫兹科学与电子信息学报;2013年05期
5 苗强;崔恒娟;谢磊;周雪;;粒子滤波在锂离子电池剩余寿命预测中的应用[J];重庆大学学报;2013年08期
6 范庚;马登武;;基于组合优化相关向量机的航空发动机性能参数概率预测方法[J];航空学报;2013年09期
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8 马登武;范庚;张继军;;相关向量机及其在故障诊断与预测中的应用[J];海军航空工程学院学报;2013年02期
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10 宋明珠;;关于条件概率及其应用教学方法的研究[J];重庆工商大学学报(自然科学版);2013年01期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 周建宝;基于RVM的锂离子电池剩余寿命预测方法研究[D];哈尔滨工业大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘媛;锂离子电池的剩余寿命预测方法研究[D];西安理工大学;2017年
2 刘柱;锂离子电池剩余寿命预测方法研究[D];安徽理工大学;2017年
3 郝晓阳;基于电池退化模型的混合动力汽车能量管理策略研究[D];西安建筑科技大学;2017年
4 杨丽;基于模型驱动的锂离子电池剩余寿命预测方法研究[D];哈尔滨工业大学;2016年
5 危屹;神经网络在肾透机系统故障诊断中的应用研究[D];西安工业大学;2015年
6 张履霞;基于放电特性的神经元模型参数辨识的研究[D];天津大学;2014年
7 张宏东;EM算法及其应用[D];山东大学;2014年
8 卢强;电动汽车动力电池全生命周期分析与评价[D];吉林大学;2014年
9 兰成荣;蓄电池实时监测系统的研究与设计[D];湖南大学;2014年
10 罗悦;基于粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法研究[D];哈尔滨工业大学;2012年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 吴坤;康建设;曹文斌;;基于相关向量机的故障预测模型仿真研究[J];计算机仿真;2015年11期
5 田颖;汪立新;李灿;陈伟;;基于EEMD-RVM的陀螺漂移混合建模预测[J];传感技术学报;2015年10期
6 路永华;彭会萍;;基于小波包分析和相关向量机的电路故障诊断[J];吉林大学学报(理学版);2015年05期
7 徐小华;颜昌沁;;MIV和GA-SVM在葡萄酒类识别的应用研究[J];齐齐哈尔大学学报(自然科学版);2015年05期
8 刘月峰;赵光权;彭喜元;;锂离子电池循环寿命的融合预测方法[J];仪器仪表学报;2015年07期
9 李睿;赵保华;王朋;;基于遗传优化加权相关向量机的网络热点预测模型[J];计算机应用与软件;2015年06期
10 王波;刘树林;张宏利;蒋超;;相关向量机及其在机械故障诊断中的应用研究进展[J];振动与冲击;2015年05期
中国博士学位论文全文数据库 前5条
1 冯志君;液压挖掘机混合动力系统能量转换及其控制策略研究[D];西安电子科技大学;2017年
2 王帅;数据驱动的锂离子电池剩余寿命预测方法研究[D];哈尔滨工业大学;2017年
3 刘连胜;基于信息熵测度的数据驱动剩余寿命在线预测方法研究[D];哈尔滨工业大学;2017年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杜许龙;基于信息融合方法的卫星部件可靠性预测[D];西安理工大学;2018年
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3 张吉宣;锂离子电池剩余寿命预测方法研究[D];中北大学;2018年
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5 刘亚姣;基于粒子滤波的锂离子电池剩余使用寿命预测[D];吉林大学;2018年
6 杜洁瑞;数据缺失条件下我国教育收益率估计和分析[D];广州大学;2018年
7 于重生;基于时空规律的位置预测方法研究[D];山东大学;2018年
8 杨超;室内定位关键技术研究[D];电子科技大学;2018年
9 林慧龙;基于滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法研究[D];中北大学;2018年
10 李赛;基于数据驱动的锂离子电池剩余寿命预测研究[D];中北大学;2018年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 彭宇;刘大同;;数据驱动故障预测和健康管理综述[J];仪器仪表学报;2014年03期
2 周建宝;王少军;马丽萍;杨思远;彭宇;彭喜元;;可重构卫星锂离子电池剩余寿命预测系统研究[J];仪器仪表学报;2013年09期
3 朱永利;尹金良;;组合核相关向量机在电力变压器故障诊断中的应用研究[J];中国电机工程学报;2013年22期
4 熊伟丽;许文强;赵兢兢;徐保国;;运用ADE算法进行Wiener模型辨识[J];系统仿真学报;2013年05期
5 宋明珠;;关于条件概率及其应用教学方法的研究[J];重庆工商大学学报(自然科学版);2013年01期
6 罗伟林;张立强;吕超;王立欣;;锂离子电池寿命预测国外研究现状综述[J];电源学报;2013年01期
7 熊伟丽;王肖;陈敏芳;徐保国;;基于加权LS-SVM的青霉素发酵过程建模[J];化工学报;2012年09期
8 赵榈;苏一丹;覃华;;基于快速估计的相关向量机优化算法[J];计算机工程;2012年09期
9 范庚;马登武;邓力;吕晓峰;;基于灰色相关向量机的故障预测模型[J];系统工程与电子技术;2012年02期
10 周勇;何创新;;基于独立特征选择与相关向量机的变载荷轴承故障诊断[J];振动与冲击;2012年03期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王少军;时间序列预测的可重构计算研究[D];哈尔滨工业大学;2012年
2 王建民;基于回声状态网络的非线性时间序列预测方法研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
3 刘新天;电源管理系统设计及参数估计策略研究[D];中国科学技术大学;2011年
4 刘源;可重构星载计算机体系结构与容错技术研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
5 武国良;电动汽车用镍氢电池剩余电量估计方法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
6 吴铁洲;HEV锂离子电池组管理关键技术研究[D];华中科技大学;2010年
7 刘大同;基于Online SVR的在线时间序列预测方法及其应用研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
8 赵丹;星箭一体化航天器时变计算机技术研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
9 孙康;可重构计算相关技术研究[D];浙江大学;2007年
10 任小西;基于可重构计算的高可靠星载计算机体系结构研究[D];湖南大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王红;卫星锂离子电池剩余寿命预测方法及应用研究[D];哈尔滨工业大学;2013年
2 饶阳;并联混合动力汽车总成参数匹配及优化研究[D];西南交通大学;2013年
3 李怡霞;动力电池全生命周期研究[D];北京工业大学;2012年
4 王泽众;基于遗传算法的混合动力城市公交客车控制参数匹配研究[D];吉林大学;2012年
5 汪祺;基于生命周期评价的锂电正极材料对比分析[D];华南理工大学;2012年
6 陈敏;工业节能减排技术推广政策及潜力研究[D];清华大学;2012年
7 谌文文;ISG混合动力汽车动力系统匹配与参数优化的研究[D];合肥工业大学;2012年
8 彭坚;基于MSET的卫星关键部件异常监测方法[D];国防科学技术大学;2011年
9 陈可亮;并联式混合动力电动汽车能量管理系统智能控制策略研究[D];湖南大学;2011年
10 陈贵峰;基于ARM9的蓄电池管理系统的研究[D];河北农业大学;2011年
【相似文献】
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1 晏婷婷;郭小明;;废旧锂离子电池回收处理技术的研究进展[J];江西化工;2018年06期
2 杨杰;王婷;杜春雨;闵凡奇;吕桃林;张熠霄;晏莉琴;解晶莹;尹鸽平;;锂离子电池模型研究综述[J];储能科学与技术;2019年01期
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4 ;全球首部《锂离子电池企业安全生产规范》发布[J];中国有色金属;2018年03期
5 李镇;;锂离子电池安全相关因素分析[J];电子世界;2018年12期
6 顾琮钰;孙均利;;三元锂离子电池火灾危险性分析[J];消防技术与产品信息;2018年07期
7 费有静;;锂离子电池材料回收技术探索[J];新材料产业;2018年06期
8 李乾坤;;锂离子电池生产工艺及其发展前景[J];化工设计通讯;2018年07期
9 张悦;何丽杰;张守庆;史春薇;杨占旭;;废旧锂离子电池的回收技术现状及展望[J];电源技术;2018年08期
10 韩旭;刘全义;吕志豪;孙中正;;18650型锂离子电池燃爆特性研究[J];民航学报;2018年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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2 周恒辉;祁丽亚;信跃龙;杨程凯;吴恺;;构建自支撑柔性高能密度锂离子电池电极[A];中国化学会第30届学术年会摘要集-第三十分会:化学电源[C];2016年
3 孙维祎;于川茗;梁静;陶占良;陈军;;花状二硫化钼的制备及锂离子电池性能的研究[A];第七届全国物理无机化学学术会议论文集[C];2016年
4 余小清;陈国喜;邹嘉林;陈东云;王宣懿;;基于ANSYS的18650锂离子电池单体稳态热分析[A];2017年中国汽车先进技术应用大会论文集(《汽车实用技术》2017年第7期)[C];2017年
5 安宇鹏;张喆;常潇然;姜涛;荣常如;陈慧明;;动力锂离子电池单体耐振动性研究[A];2013中国汽车工程学会年会论文集[C];2013年
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7 王程鹏;马增胜;周益春;;锂离子电池高容量电极材料的破坏预测[A];中国力学大会-2015论文摘要集[C];2015年
8 王海燕;;水系锂离子电池研究新进展[A];第七届中国储能与动力电池及其关键材料学术研讨与技术交流会论文集[C];2015年
9 余仲宝;;高功率锂离子电池的研制[A];第七届中国储能与动力电池及其关键材料学术研讨与技术交流会论文集[C];2015年
10 陈军;;锂离子电池若干无机与有机电极材料微纳化[A];中国化学会第十七次全国电化学大会大会报告[C];2013年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 叶秋;我国磷酸钒锂/石墨锂离子电池制备技术达国际先进水平[N];中国有色金属报;2016年
2 本报记者 赵凤莉 通讯员 刘朝辉;石墨市场拓展新兴领域正当时[N];中国化工报;2013年
3 记者 李琮;高端锂电隔膜制造难题攻克[N];中国化工报;2014年
4 本报记者 李闻芝;隔膜业勿“跑马圈地”扎堆低端[N];中国化工报;2014年
5 记者 李闻芝;首个锂电隔膜国标明年出台[N];中国化工报;2013年
6 钱桂敬 中国轻工业联合会副会长 中国塑料加工工业协会理事长;实现隔膜产业链协同发展[N];中国化工报;2015年
7 邵宏;投资锂化学品仍须谨慎[N];中国化工报;2015年
8 记者 张梦然;锂离子电池有望成最廉价电力存储选择[N];科技日报;2019年
9 记者 王琼杰;锂离子电池有望取得新突破[N];中国矿业报;2017年
10 李讯;全球首部《锂离子电池企业安全生产规范》标准发布[N];中国有色金属报;2018年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘乐浩;铜、硅纳米颗粒的自组装及其在锂离子电池阳极中的应用[D];西北工业大学;2016年
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3 陈宇阳;锂离子电池高电压正极材料镍锰酸锂的第一性原理研究[D];中国科学院大学(中国科学院物理研究所);2018年
4 孙继杨;基于石榴石电解质的固态锂空气电池和固态锂离子电池的正极构筑及反应机制研究[D];中国科学院大学(中国科学院上海硅酸盐研究所);2018年
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10 嘉明珍;锂离子电池硅酸类及富锂类正极材料的理论研究[D];西南交通大学;2017年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王晓丽;金属氧簇基复合材料的制备及其电化学性能研究[D];南京师范大学;2018年
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3 杨梦恩;Li-V-O基水系锂离子负极材料制备及性能[D];华北理工大学;2018年
4 马力旺;电动汽车动力锂离子电池健康状态估计方法研究[D];长安大学;2018年
5 黑文洁;基于等效电路模型的锂离子电池模型参数辨识算法对比研究[D];长安大学;2018年
6 郭艳娜;小型便携式锂离子电池体积能量密度研究[D];哈尔滨工业大学;2017年
7 刘亚曼;锂离子电池正极材料LiNi_(0.5)Mn_(1.5)O_4的制备及改性研究[D];哈尔滨工程大学;2018年
8 王磊;静电纺Al_2O_3、TiO_2改性联苯型聚酰亚胺锂离子电池隔膜的研究[D];哈尔滨理工大学;2018年
9 陈喆;低温环境下锂离子电池内部加热方法的研究[D];哈尔滨理工大学;2018年
10 胡健康;PVdF-HFP/交联PEGMEMA锂离子电池隔膜的制备与性能研究[D];苏州大学;2017年
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