【基于SVR的鋰電池剩余壽命RUL預(yù)測(cè)方法探究13000字（論文）】

-緒論課題研究背景及意義能源緊張和環(huán)境污染已成為全球化問(wèn)題，尋找安全可靠的可再生清潔能源成為解決該問(wèn)題的主要措施。積極促進(jìn)節(jié)能減排和保護(hù)生態(tài)環(huán)境，是實(shí)現(xiàn)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。自“十二五”以來(lái)，我國(guó)就開(kāi)始大力推行分布式能源、智能電網(wǎng)及新能源汽車(chē)為重點(diǎn)的新的供能方式；2020年，國(guó)務(wù)院頒發(fā)《新能源汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021－2035年）》，其中明確提出目標(biāo)：純電動(dòng)乘用新車(chē)平均電耗降至12千瓦時(shí)/百公里，新能源汽車(chē)占新車(chē)總銷量20%左右。隨著新能源汽車(chē)的火熱，電化學(xué)儲(chǔ)能技術(shù)也迅速發(fā)展起來(lái)，其中動(dòng)力電池的發(fā)展尤為突出。鋰離子電池作為動(dòng)力電池的主力ADDINNE.Ref.{7D6EB95A-6586-4B5D-A437-A8A4139DAF1F}[1]，具備電壓高、比能量大、循環(huán)壽命長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)，其與應(yīng)用廣泛的鉛酸電池、鎳鎘電池和鎳氫電池的性能對(duì)比如表1.1所示：表1.1各電池性能對(duì)比電池類型比能量(Wh/Kg)循環(huán)壽命(次)環(huán)境污染鉛酸電池25-35300-500嚴(yán)重鎳鎘電池40-50500嚴(yán)重鎳氫電池40-50500小鋰離子電池110-190500-2000小由表1.1可以看出，鋰離子電池不僅比能量較大，循環(huán)壽命次數(shù)也較長(zhǎng)，同時(shí)環(huán)境污染也較小，更契合21世紀(jì)的發(fā)展需求，故其受到全世界追捧，各國(guó)紛紛開(kāi)展相關(guān)技術(shù)研究。據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)預(yù)計(jì)，到2025年全球鋰離子電池主要市場(chǎng)需求如下ADDINNE.Ref.{32F9DF23-869A-4E78-A249-AA916B2E9F2B}[2]：中國(guó)171.33GWH，占比39%；歐洲114.22GWH，占比26%；美國(guó)87.86GWH，占比20%。其中用于儲(chǔ)能領(lǐng)域及新能源汽車(chē)市場(chǎng)需求分別為：中國(guó)132.82GWH，歐洲85.55GWH，美國(guó)65.8GWH。可以看出，鋰離子電池在儲(chǔ)能領(lǐng)域和新能源汽車(chē)中具備良好的發(fā)展前景。然而，鋰離子電池也存在著安全性和可靠性問(wèn)題，主要表現(xiàn)在由于外部危險(xiǎn)環(huán)境或使用不當(dāng)使電池性能逐漸退化，嚴(yán)重影響電池壽命，從而導(dǎo)致電池故障ADDINNE.Ref.{2401B806-F5C7-4D21-90ED-41B317668211}[3]，甚至引發(fā)安全事故，如2013年波音公司的787夢(mèng)幻客機(jī)由于機(jī)身后部電器室內(nèi)的鋰電池起火而停飛；2016年三星手機(jī)爆炸事件等。除此之外，電池管理系統(tǒng)（BatteryManagementSystem，BMS）技術(shù)不成熟也是引發(fā)安全問(wèn)題的重要原因之一ADDINNE.Ref.{5534841D-D648-4F58-9CF2-10A9DA300F35}[4]，因此，采取有效的電池管理系統(tǒng)，對(duì)鋰離子電池進(jìn)行安全可靠的管理，就顯得尤為重要。BMS通過(guò)對(duì)電池狀態(tài)參數(shù)的監(jiān)測(cè)、估計(jì)和預(yù)測(cè)來(lái)控制、管理電池的充放電過(guò)程，以保持電池在不同環(huán)境和不同工況下能夠安全、可靠地運(yùn)行，從而降低電池發(fā)生故障的概率，延長(zhǎng)電池剩余使用時(shí)間。RUL預(yù)測(cè)是BMS中的研究熱點(diǎn)與難點(diǎn)，它能夠?yàn)殡姵叵到y(tǒng)進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，也可以作為是否進(jìn)行維護(hù)的參考，從而降低維護(hù)成本，并降低重大故障發(fā)生的幾率，其實(shí)際應(yīng)用價(jià)值非常重要。國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀電池壽命一般分為日歷壽命和循環(huán)壽命ADDINNE.Ref.{5A0FAA5D-F6A8-4F1D-BEDC-249A899DE0A7}[5]：日歷壽命是指電池從生產(chǎn)起，到完全失效所經(jīng)歷的工作時(shí)長(zhǎng)；循環(huán)壽命是指在一定條件下進(jìn)行充放電循環(huán)，電池性能衰退至壽命終止條件前所進(jìn)行的充放電循環(huán)周期數(shù)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的一般是循環(huán)壽命。在此基礎(chǔ)上，RUL通常定義為直到達(dá)到故障閾值之前剩余的充放電循環(huán)次數(shù)。近幾年，國(guó)內(nèi)外對(duì)RUL預(yù)測(cè)有了更進(jìn)一步的研究。國(guó)外對(duì)RUL預(yù)測(cè)研究開(kāi)展較早，在RUL預(yù)測(cè)方面已形成了較為成熟的理論體系，并且已經(jīng)逐漸運(yùn)用在工程中。國(guó)外有關(guān)鋰電池預(yù)測(cè)研究機(jī)構(gòu)包括ADDINNE.Ref.{D7189A10-6B6C-42DF-B38B-DE86FE411AE0}[6]：NASAAmes、羅克韋爾等大型企業(yè)，馬里蘭、南哥倫比亞CarolinaStateUniversity等國(guó)外著名高等院校，荷蘭PHM聯(lián)盟、日本電力工業(yè)研究院等，如兩個(gè)常用來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證的電池?cái)?shù)據(jù)集就分別來(lái)自NASA和馬里蘭大學(xué)的CALCE。理論研究方面，國(guó)內(nèi)最新的研究如劉月峰等ADDINNE.Ref.{EA705E75-B904-4B71-8A0A-1E44B391617E}[7]闡述了鋰離子電池的相關(guān)概念，將RUL各種預(yù)測(cè)方法分為基于機(jī)理模型、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、基于機(jī)理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)融合和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型融合四大類，并分析了各RUL預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)。國(guó)外最新如Hu等ADDINNE.Ref.{8BA28E32-56EB-433D-8598-5AC045F38891}[8]將RUL預(yù)測(cè)方法中的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法細(xì)分為人工智能技術(shù)、統(tǒng)計(jì)方法和信號(hào)處理三類，并列表對(duì)比三類方法各自優(yōu)缺點(diǎn)。綜合最新國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，RUL預(yù)測(cè)方法基本可分為：模型法，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法和融合法三類，各方法分類及細(xì)分情況如圖1.1所示：圖1.1鋰離子電池剩余使用壽命預(yù)測(cè)方法分類模型法基于模型的方法的目標(biāo)是建立一個(gè)基于電池動(dòng)力學(xué)的數(shù)學(xué)模型，可以用來(lái)描述電池的退化過(guò)程。較常用的方法是建立一個(gè)復(fù)雜的機(jī)理模型或經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停缓笸ㄟ^(guò)外推來(lái)預(yù)測(cè)電池性能。基于模型的方法一般分為三類：機(jī)理模型、等效電路模型（EquivalentCircuitModels，ECM）和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?。機(jī)理模型機(jī)理模型需深入了解鋰離子電池內(nèi)部電化學(xué)反應(yīng)，充分考慮到各個(gè)老化因素對(duì)電池的影響，建立電池的退化模型，并用于電池的RUL預(yù)測(cè)。2016年，AshwinADDINNE.Ref.{3E4B154B-59E6-436C-9C7A-52BA816BC539}[9]等提出了一種偽二維（P2D）電化學(xué)模型，用于研究鋰電池在循環(huán)負(fù)載條件下的容量衰減。該模型采用強(qiáng)隱式算法，將鋰電池內(nèi)部的所有基本電化學(xué)過(guò)程有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，并在4.0V和3.3V的截止電壓下放電深度分別為100%和0%進(jìn)行充電和放電試驗(yàn)，證明了電解液對(duì)電池容量衰減有很大影響，為RUL預(yù)測(cè)中容量退化模型提供了一種優(yōu)化工具。但全階P2D模型不存在解析解，數(shù)值求解也非常復(fù)雜，為此Han等ADDINNE.Ref.{6DF08CED-0335-43C9-9E8F-4119F6E49FEF}[10]提出一種計(jì)算策略，采用有限體積法（FVM）結(jié)合后向Euler法或Crank-Nicolson法對(duì)微分方程進(jìn)行了時(shí)空離散，使每一時(shí)間步求解的偏微分方程數(shù)目最少，降低了計(jì)算的復(fù)雜度。這類模型能夠得到電池內(nèi)部具體的反應(yīng)過(guò)程，但所需參數(shù)一般來(lái)自特定電池材料、環(huán)境條件，當(dāng)條件變化時(shí)該模型就難以跟蹤動(dòng)態(tài)變化，故動(dòng)態(tài)描述能力較差。同時(shí)，由于需要考慮各類電化學(xué)反應(yīng)，復(fù)雜程度較高，構(gòu)建完整的電池退化模型十分困難。等效電路模型ECM通過(guò)分析電池中的物理和化學(xué)反應(yīng)，基于產(chǎn)生與電池相同電氣行為的電路元件（如電阻、電容等）的組合而產(chǎn)生的。因此，電路分析方法可以用來(lái)建立描述電池動(dòng)態(tài)響應(yīng)和退化行為的數(shù)學(xué)模型。使用較為廣泛的模型有Rint模型、Thevenin模型、二階RC模型和PNGV模型等。Alavi等ADDINNE.Ref.{127A0C53-3551-42F0-AAD6-F050FB9D9654}[11]介紹了一種鋰電池分?jǐn)?shù)階電化學(xué)阻抗模型參數(shù)的擬合算法，利用電池直接測(cè)量的數(shù)據(jù)，證明了分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)辨識(shí)工具可以用來(lái)估計(jì)可靠的EIS模型參數(shù)。但其使用的模型過(guò)于簡(jiǎn)單，故Guha等ADDINNE.Ref.{84AC3C50-0C34-4B49-966B-305030060FDA}[12]在此基礎(chǔ)上使用遞歸最小二乘法結(jié)合粒子濾波器，確定分?jǐn)?shù)階模型的參數(shù)，并基于估計(jì)的電化學(xué)阻抗譜生成回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)電池RUL。這類模型能夠較好的描述內(nèi)阻的增長(zhǎng)趨勢(shì)，并且不需要完備的鋰離子電池充放電數(shù)據(jù)集。但該模型容易忽略一些復(fù)雜的外部條件，不能完全描述電池內(nèi)部復(fù)雜的動(dòng)態(tài)特性，故其對(duì)電池動(dòng)、靜態(tài)特性描述的綜合能力較弱。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ徒?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ屯ㄟ^(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析建立，結(jié)合電池退化行為的共同特征，采用不同的回歸模型擬合退化趨勢(shì)，或建立相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)公式來(lái)描述和預(yù)測(cè)退化狀態(tài)。這類模型往往與濾波算法相結(jié)合，通常采用指數(shù)函數(shù)和多項(xiàng)式函數(shù)建立經(jīng)驗(yàn)老化模型，再采用濾波算法對(duì)模型參數(shù)尋優(yōu)。如Zhang等ADDINNE.Ref.{950E791E-A4A0-4C9E-8ECD-DA73E02D0F84}[13]提出了一種基于指數(shù)模型和粒子濾波（ParticleFilter，PF）的RUL預(yù)測(cè)方法，利用PF算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行非線性研究，得到模型參數(shù)的概率分布，再通過(guò)外推法得到壽命預(yù)測(cè)的概率分布。另外也有研究采用卡爾曼濾波（Kalmanfilter，KF）、擴(kuò)展卡爾曼濾波（ExtendedKF，EKF）和無(wú)跡卡爾曼濾波（UnscentedKF，UKF）來(lái)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)ADDINNE.Ref.{B734FE6F-2D67-4000-8BF2-08B7CA28777C}[14,15]。這類模型易于構(gòu)建且適應(yīng)性好，相比機(jī)理模型和等效電路模型，其復(fù)雜度更低。但是該模型缺乏充足的理論支撐，模型的參數(shù)需要不斷被更新來(lái)描述電池容量變化，故其泛化能力和魯棒性較差。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法是指不考慮鋰電池內(nèi)部化學(xué)反應(yīng)和實(shí)效原理等實(shí)際因素，而完全基于歷史數(shù)據(jù)（包括電壓、電流、溫度、阻抗等）來(lái)訓(xùn)練模型，這使得機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法在這上面有很大的應(yīng)用空間，如常見(jiàn)的支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以及最近熱門(mén)的深度學(xué)習(xí)算法經(jīng)常被用來(lái)預(yù)測(cè)鋰電池RUL。該方法通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。目前數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法研究方法為主流方法，該方法又可細(xì)分為統(tǒng)計(jì)方法、隨機(jī)過(guò)程算法以及人工智能算法三類。統(tǒng)計(jì)方法這種方法一般是以電池的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用統(tǒng)計(jì)分析來(lái)確定電池剩余壽命的概率分布，然后結(jié)合電池的運(yùn)行時(shí)間來(lái)估計(jì)電池的剩余壽命。Harris等ADDINNE.Ref.{D47B9172-8569-4A33-A6D3-83FABCBD1FDE}[16]以容量作為健康因子，分別用正態(tài)分布和多參數(shù)-威布爾分布進(jìn)行容量衰減統(tǒng)計(jì)分析，用極大似然法去估計(jì)參數(shù)，得到電池剩余壽命的概率分布，以此估算電池的RUL。這類方法能較快得到描述電池退化狀態(tài)的性能指標(biāo)，但需要大量數(shù)據(jù)保障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。隨機(jī)過(guò)程算法鋰離子電池退化過(guò)程是隨機(jī)性的，因此，用隨機(jī)過(guò)程算法來(lái)預(yù)測(cè)RUL在理論上是可行的。近年來(lái)，許多學(xué)者將隨機(jī)過(guò)程算法應(yīng)用于這一領(lǐng)域，如維納過(guò)程和高斯過(guò)程回歸（GaussianProcessRegression，GPR）。朱曉棟ADDINNE.Ref.{E732A9DA-F8DA-467A-B774-2D0BCB586BF5}[17]基于維納過(guò)程，采用β作為漂移參數(shù)，表示隨機(jī)因素對(duì)電池性能的影響，用期望最大化（Expectation-Maximum，EM）算法迭代更新模型參數(shù)。Yang等ADDINNE.Ref.{D03CA279-E506-4DA1-A26E-EAFCB49EE0D0}[18]利用改進(jìn)后的協(xié)方差函數(shù)結(jié)構(gòu)和以相似性度量的GPR模型，來(lái)提高電池健康狀態(tài)（State-of-Health，SOH）估計(jì)的準(zhǔn)確性。超參數(shù)難以選取是GPR模型的棘手問(wèn)題，劉健等ADDINNE.Ref.{8AF601D1-2E0C-4AFA-9E51-B66833D09EC1}[19]用多核函數(shù)改進(jìn)GPR模型，并且用PSO算法對(duì)改進(jìn)后的模型進(jìn)行優(yōu)化，選取等壓差充電時(shí)間作為健康因子，最終實(shí)現(xiàn)RUL的預(yù)測(cè)。該方法的模型較為復(fù)雜，且預(yù)測(cè)精度有待提高。人工智能算法人工智能算法通過(guò)學(xué)習(xí)樣本特征，來(lái)建立難以在數(shù)學(xué)模型中表示的因素之間的復(fù)雜關(guān)系。由于鋰離子電池的退化過(guò)程為非線性，且這類方法易于實(shí)現(xiàn)，可以快速建立模型，所以常常采取非線性的人工智能算法來(lái)建立模型，常見(jiàn)的有：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificailNeuralNetwork，ANN），相關(guān)向量機(jī)（RelevanceVectorMachine，RVM）和本文采取的支持向量回歸等。周建寶等ADDINNE.Ref.{CF9A0D8D-F4EF-4D31-BCD7-DBC3DDE5C1D6}[20]在FPGA平臺(tái)上利用RVM實(shí)現(xiàn)了衛(wèi)星鋰電池的RUL預(yù)測(cè)，在減小計(jì)算量的同時(shí)保障了精度和實(shí)時(shí)性。該方法泛化性能好，具有高稀疏性和一定的概率表達(dá)能力，能夠避免預(yù)測(cè)過(guò)程中的過(guò)擬合現(xiàn)象，但穩(wěn)定性較差，不適合長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。Pang等ADDINNE.Ref.{90F05ECA-2B3B-4ECC-A58F-1441EF19C085}[21]采用非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行RUL預(yù)測(cè)，利用融合小波分解技術(shù)分離電池容量序列的全局退化和局部再生，以此提高預(yù)測(cè)性能。該方法有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)和非線性處理能力，但需要大量的數(shù)據(jù)支撐，且結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜。 Wang等ADDINNE.Ref.{49D5487D-7E35-4DCB-A504-20138D93EA75}[22]采用支持向量回歸預(yù)測(cè)電池剩余使用壽命，利用人工蜂群算法對(duì)模型的核參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而提高預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。王瀛洲等ADDINNE.Ref.{BCEB5E05-943E-46B8-994E-A08AD3331D46}[23]采用采用蟻獅優(yōu)化算法來(lái)優(yōu)化支持向量回歸模型中的參數(shù)，從而提高預(yù)測(cè)精度。融合法融合法或者將模型法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法結(jié)合起來(lái)，或者添加優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)，從而彌補(bǔ)單一模型的不足。第一類融合方法是將兩種方法融合互補(bǔ)，如Sai等ADDINNE.Ref.{D2F12737-798E-4881-9879-C9012BAD6810}[24]提出了一種基于粒子濾波和支持向量回歸的交互式多模型框架（IMMPF-SVR），實(shí)現(xiàn)了電池容量和剩余使用壽命的多步預(yù)測(cè)，并與基于PF方法的兩種模型的比較，證明該模型在RUL概率分布較窄的情況下，具有較好的預(yù)測(cè)性能。第二類融合算法是將多種不同的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法結(jié)合，通過(guò)加權(quán)或者其他融合方式，提高預(yù)測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性。如林娜等ADDINNE.Ref.{E830E8D6-7F09-42AF-9F48-8F5042FA2CBA}[25]最新提出了一種將PF算法、UKF算法和遺傳算法（GeneticAlgorithm，GA）三者融合的算法，利用UKF算法構(gòu)造分布，使得濾波過(guò)程能利用到最新觀測(cè)值；利用GA算法代替PF的重采樣過(guò)程，節(jié)省了運(yùn)算時(shí)間，從而整體上提高了模型的估算精度。三種方法的對(duì)比如表1.2所示：表1.2RUL預(yù)測(cè)方法對(duì)比方法優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)模型法很好反映電池物電化學(xué)特性建模較難、或模型參數(shù)較多數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法簡(jiǎn)單實(shí)用，偏向于算法方面的研究，僅需要試驗(yàn)數(shù)據(jù)和狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)易受數(shù)據(jù)不確定性和不完整性的影響，魯棒性和適應(yīng)性較差融合法預(yù)測(cè)精度高，是未來(lái)的重要發(fā)展趨勢(shì)模型較為復(fù)雜，計(jì)算量大鋰離子電池RUL預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)在整個(gè)RUL預(yù)測(cè)流程中，影響最后預(yù)測(cè)精度的要素主要有以下幾種：數(shù)據(jù)來(lái)源是否可靠、準(zhǔn)確基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法特別依賴于數(shù)據(jù)的可靠性及準(zhǔn)確性，以及數(shù)據(jù)的質(zhì)量也會(huì)對(duì)最后預(yù)測(cè)結(jié)果有影響。因此，這類方法不能只將眼光聚焦在算法的優(yōu)化上，對(duì)數(shù)據(jù)的可靠性和準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)估，也是十分有必要的。電池制作工藝不一致問(wèn)題由于鋰離子電池廣闊的市場(chǎng)，其制作工藝各式各樣，所以不同制作工藝生產(chǎn)的電池，在規(guī)格上差異會(huì)較大。因?yàn)闃颖九c實(shí)際應(yīng)用的電池并不一致，這就要求建立的RUL預(yù)測(cè)模型具備一定的泛化能力，這也是為什么機(jī)器學(xué)習(xí)能應(yīng)用在這一領(lǐng)域的原因之一。測(cè)量噪聲、擾動(dòng)等問(wèn)題此處噪聲指的是測(cè)量噪聲，各種電池退化實(shí)驗(yàn)采集的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)都難免包含噪聲，噪聲對(duì)算法的影響是巨大的，會(huì)造成算法難以收斂等問(wèn)題。擾動(dòng)的產(chǎn)生則是由于電池運(yùn)行環(huán)境條件的變化及工作條件的不確定性，較大的擾動(dòng)會(huì)產(chǎn)生累積誤差，從而嚴(yán)重影響最后預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。健康因子選擇問(wèn)題選取健康因子即從定量的角度評(píng)估電池的退化程度，一般離線監(jiān)測(cè)中常采用容量作為健康因子，但是在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中由于容量參數(shù)難以獲取，故一些研究選取間接健康因子來(lái)表征容量退化趨勢(shì)。倪裕隆ADDINNE.Ref.{14011F9A-8967-415B-9622-F3DE9DE7628C}[5]采取Pearson、Spearman及Kendall相關(guān)性分析法分析其提取的三個(gè)間接健康因子與容量的相關(guān)性，以驗(yàn)證提取的間接健康因子的可行性。本文主要內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)本文主要對(duì)鋰離子電池剩余使用壽命預(yù)測(cè)理論和方法進(jìn)行了研究，從電池充放電實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中選取容量為表征電池性能退化的健康因子。深入了解SVR算法理論，構(gòu)建SVR模型，最終實(shí)現(xiàn)以容量為健康因子的鋰離子電池RUL預(yù)測(cè)。本論文的組織結(jié)構(gòu)如下：第一章：緒論。較為詳細(xì)地介紹了課題的研究背景和研究現(xiàn)狀，總結(jié)了國(guó)內(nèi)外鋰離子電池RUL預(yù)測(cè)的方法并對(duì)比各類方法的優(yōu)劣，列出了電池壽命預(yù)測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)。第二章：鋰離子電池特性。介紹了鋰離子電池基本結(jié)構(gòu)和工作原理，分析了幾個(gè)主要的性能指標(biāo)。第三章：SVR算法概述。本章主要介紹了SVR理論的來(lái)源及推導(dǎo)，最后另外介紹了一下LIBSVM軟件包的用法。第四章：基于SVR的RUL預(yù)測(cè)。介紹了如何將SVR算法應(yīng)用于RUL預(yù)測(cè)及算法流程。接著進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析三個(gè)方面來(lái)講述。第五章：工作總結(jié)與展望?？偨Y(jié)論文的研究工作，分析存在的問(wèn)題，并對(duì)今后的工作做出展望。鋰離子電池特性電池的作用是將化學(xué)能轉(zhuǎn)化成電能，鋰離子電池則是指正極材料是鋰離子化合物的電池。1970年，首顆鋰離子電池誕生，采用金屬鋰為負(fù)極，硫化鈦為正極。由于鋰的化學(xué)性質(zhì)非?；顫姡苯又瞥傻匿囯姵睾苋菀兹紵?，為了使用安全，人們采用鋰離子化合物作為電極。到1991年，索尼發(fā)布首個(gè)商用鋰離子電池，用鋰離子化合物作正極，石墨作負(fù)極，即俗稱的“鋰電池”。近年來(lái)鋰離子電池在儲(chǔ)能領(lǐng)域和新能源汽車(chē)領(lǐng)域大放異彩，如何安全使用鋰電池，預(yù)知鋰電池的剩余使用壽命，成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。而想要研究這些問(wèn)題，必須了解鋰電池的基本原理、內(nèi)部結(jié)構(gòu)、工作機(jī)理。因此，本章將簡(jiǎn)要闡述鋰離子電池內(nèi)部結(jié)構(gòu)和工作原理，以及它的一些主要性能指標(biāo)。鋰離子電池基本特性鋰離子電池基本結(jié)構(gòu)鋰離子電池的分類方法多種多樣。根據(jù)正極材料的不同，可分為：層狀氧化物L(fēng)iMO2(如鈷酸鋰、鎳酸鋰、錳酸鋰等)、多元復(fù)合的氧化物、尖晶石型LiM2O4(如錳酸鋰等)、聚陰離子型化合物(如磷酸鐵鋰、磷酸釩鋰、磷酸錳鋰等)和富鋰材料等ADDINNE.Ref.{C371CF8D-D1EC-49E8-8D9E-45472A67EC60}[26]；根據(jù)電池內(nèi)電解質(zhì)的狀態(tài)，可分為聚合物鋰離子電池、液態(tài)電解質(zhì)電池等；根據(jù)電池形狀分為方形、圓柱形及紐扣電池。不論如何劃分，鋰離子電池的基本結(jié)構(gòu)都有五個(gè)部分：正/負(fù)極材料、電解液、隔膜和外殼，如圖2.1所示：圖2.1鋰離子電池基本結(jié)構(gòu)正極材料一般用來(lái)提供鋰離子，是決定電池性能的關(guān)鍵因素之一；負(fù)極材料要求能夠固定鋰離子并且提供高電勢(shì)，常用的碳材料；隔膜是一種具有透過(guò)性的高分子薄膜，能夠讓鋰離子在其中穿過(guò)，從而隔離電子；外殼根據(jù)形狀不同所用材料也不同，如圓柱形常用鍍鎳鐵殼；電解液是鋰離子運(yùn)輸?shù)妮d體，通常由純度較高的有機(jī)溶劑、電解質(zhì)鋰鹽、各類功能性添加劑組成ADDINNE.Ref.{7675A530-DE21-4F95-B308-4311F1C2144A}[27]。鋰離子電池基本工作原理此處以最常用的鈷酸鋰電池材料（正極材料LiCoO2，負(fù)極材料為石墨）舉例，說(shuō)明鋰離子電池基本工作原理。其充放電工作原理圖如圖2.2所示。充電階段：Li+從正極材料脫出，經(jīng)過(guò)電解液和隔膜最終進(jìn)入負(fù)極的石墨層中。此時(shí)Li+集中在負(fù)極，電子則從外電路流向負(fù)極，以此平衡電荷。放電階段：Li+從石墨層脫出，同樣通過(guò)電解液和隔膜進(jìn)入正極的LiCoO2，電子則從外電路流向正極?？梢钥闯?，鈷酸鋰電池工作過(guò)程就是Li+和電子在正負(fù)極間不斷來(lái)回的過(guò)程，且兩者速度保持一致。其中發(fā)生的電極反應(yīng)如下：正極反應(yīng)： LiCoO2?Li1-xCoO2+xLi++xe- （2.1）負(fù)極反應(yīng)： 6C+xLi++xe-?LixC6 （2.2）總反應(yīng)： 6C+LiCoO2?Li1-xCoO2+LixC6 （2.3）圖2.2鋰離子電池工作原理鋰離子電池主要性能指標(biāo)容量、內(nèi)阻及電壓電流等常用來(lái)作為鋰離子電池的性能指標(biāo)，這些指標(biāo)可以用來(lái)衡量電池性能的優(yōu)劣。電池容量電池的實(shí)際容量，也稱放電容量，是指在規(guī)定條件下（溫度、放電電流、截止電壓等）電池所能輸出的電量。恒電流放電時(shí)，放電電流與放電時(shí)間的乘積，即為電池容量，單位是安培小時(shí)（Ah）或毫安小時(shí)（mAh）。按照不同情況可將電池容量分為以下幾類。一是理論容量，是指電池內(nèi)部所有化學(xué)反應(yīng)放出的電量總和，一般不可能達(dá)到；二是額定容量，是指廠家生產(chǎn)時(shí)，在規(guī)定的條件下應(yīng)當(dāng)放出的最小電量；三是實(shí)際容量，是指電池在實(shí)際使用時(shí)，由于使用條件存在差異，導(dǎo)致實(shí)際容量與額定容量存在偏差。電池電壓電池電壓有以下幾類：額定電壓：是指生產(chǎn)時(shí)制造商根據(jù)電池特性，規(guī)定好的工作電壓上限與下限。充放電時(shí)電壓必須在這個(gè)限度內(nèi)，否則容易損壞電池。工作電壓：是指電池在工作時(shí)，正負(fù)兩極兩端加載的電壓。工作電壓高低與電量有關(guān)，電量越高工作電壓越大，也就越接近額定電壓。開(kāi)路電壓：是指電池在開(kāi)路狀態(tài)下的工作電壓，等于沒(méi)有接負(fù)載的情況下電池兩極間的電勢(shì)差。截止電壓：是指電池在規(guī)定條件下充放電時(shí)，電壓上升/下降到不宜再繼續(xù)充電/放電的界限電壓工作值。對(duì)應(yīng)充電和放電，截止電壓又有最大截止電壓和最小截止電壓。電池內(nèi)阻電池內(nèi)阻是指電流通過(guò)電池所遇到的阻力，該阻力會(huì)導(dǎo)致電壓下降。內(nèi)阻越小，則電池可以使用大電流放電和充電，其比功率會(huì)升高，充電接受能力大，充電時(shí)間短，工作時(shí)溫升低。電池內(nèi)阻越大，則性能相反。因此對(duì)同一類型的電池而言，電池的容量越大，其內(nèi)阻越小，反之其內(nèi)阻越大。電池電流電池電流主要有以下兩種：充放電倍率：描述電池充放電速度的一種量度，等于充放電電流與額定容量的比值，單位是C。由于額定容量一般固定，所以也常用充放電倍率的值表示充放電電流大小。例如，對(duì)于額定容量1Ah的電池來(lái)講，0.5C充放電電流為0.5A，1C則為1A。標(biāo)準(zhǔn)充放電電流：是指國(guó)家給出的在電池標(biāo)準(zhǔn)操作中的充放電電流大小。電池自放電率電池的自放電效率是指電池在長(zhǎng)時(shí)間無(wú)使用過(guò)程中，電池自行損失的容量占總?cè)萘康谋戎担涫墉h(huán)境條件影響較大。本章小結(jié)本章主要內(nèi)容是介紹了鋰離子電池的基本結(jié)構(gòu)和基本工作原理，闡述了鋰離子電池的幾個(gè)主要性能指標(biāo)，為之后的RUL預(yù)測(cè)工作打下基礎(chǔ)?；赟VR的鋰離子電池RUL預(yù)測(cè)目前，RUL預(yù)測(cè)主要通過(guò)選取合適的健康因子和針對(duì)性的預(yù)測(cè)方法實(shí)現(xiàn)。由1.2節(jié)的國(guó)內(nèi)外研究可知，模型法參數(shù)多，建模困難，且模型參數(shù)很難精準(zhǔn)識(shí)別；而融合法尚在研究發(fā)展階段，能否真正應(yīng)用還需一段時(shí)間觀察；因此，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法是當(dāng)前RUL預(yù)測(cè)研究的主流方向。由于其簡(jiǎn)單實(shí)用的特點(diǎn)，且不需了解過(guò)多電池系統(tǒng)知識(shí)，僅憑實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)即可建模，故受到了許多學(xué)者的青睞。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法中也有細(xì)分的方法分類，主要包括統(tǒng)計(jì)方法、隨機(jī)過(guò)程算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。機(jī)器學(xué)習(xí)中有一條定理叫做沒(méi)有免費(fèi)午餐定理（NoFreeLunch，NFL），主要意思是沒(méi)有一個(gè)學(xué)習(xí)算法可以在任何領(lǐng)域總是產(chǎn)生最準(zhǔn)確的模型，這道理也適用于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法的選取。統(tǒng)計(jì)方法往往需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，且容易忽視實(shí)際中影響壽命的不確定性因素；隨機(jī)過(guò)程算法確實(shí)適用于鋰離子電池非線性退化的特點(diǎn)，但因?yàn)槠潆S機(jī)性，所以壽命預(yù)測(cè)也存在不確定性。機(jī)器學(xué)習(xí)類算法具備一定的泛化能力，能夠考慮到一些不確定性因素的影響，也有諸如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)這樣適用于非線性過(guò)程的算法，但人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量數(shù)據(jù)。且存在建模困難、難以收斂等問(wèn)題。根據(jù)上述分析，再綜合考慮到實(shí)際情況，包括樣本的大小、實(shí)現(xiàn)的難易程度，最后選定了SVR的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)RUL的預(yù)測(cè)。SVR算法理論支持向量機(jī)概述早在1963年Vapnik就提出了支持向量的概念，1968年他與另外一位蘇聯(lián)數(shù)學(xué)家A.Chervonenkis提出了以他倆姓氏命名的“VC維”，1974年他又提出了結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則。支持向量機(jī)（SupportVectoerMachine，SVM）理論則是在1995年由Cortes和Vapnik正式提出ADDINNE.Ref.{1CBA0C48-7087-43A4-9606-5263C82E848E}[28]。SVM正是以VC維和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化為理論基礎(chǔ)的算法，具有良好的魯棒性和極強(qiáng)的泛化能力。最初，它是作為一種二分類的學(xué)習(xí)器登場(chǎng)，在求解小樣本、非線性問(wèn)題上大放異彩，一度被認(rèn)為是20世紀(jì)最優(yōu)秀的算法之一。隨著研究的進(jìn)一步深入，SVM被進(jìn)一步推廣用于回歸分析，即支持向量回歸，本章主要介紹該算法的具體內(nèi)容。支持向量回歸假定給定一組訓(xùn)練樣本集D=xi,yii=1n（yi∈R）,其中x fx=ωT?其中，xi為輸入數(shù)據(jù)，?xi為非線性映射函數(shù)，ω支持向量回歸假設(shè)能容忍fx與y之間最多存在ε l?z=0,其中z為自變量。于是，SVR問(wèn)題可化為求解優(yōu)化問(wèn)題： minRω,b：1其中C表示懲罰常數(shù)，lεfxi?ε表示當(dāng)觀測(cè)值考慮到數(shù)據(jù)有噪音的問(wèn)題，可能會(huì)存在偏離正常情況很大的數(shù)據(jù)點(diǎn)，故引入松弛變量ξi和ξi，式3 minRω,b s.t.fxi至此，回歸問(wèn)題化為目標(biāo)函數(shù)最小化問(wèn)題。對(duì)于式（3.5），根據(jù)對(duì)偶原理，引入拉格朗日乘子αi （3.6）對(duì)ω, ω=i=1m 0=i=1mα C=αi+ C=αi+將（3.7）-（3.10）代回（3.6），可得到其對(duì)偶問(wèn)題： （3.11） s.t.i可以看出這是一個(gè)二次規(guī)劃問(wèn)題，關(guān)于這個(gè)問(wèn)題有許多算法解決，順序最小優(yōu)化（SequenceMinimalOptimization，SMO）算法是其中的一個(gè)代表。其思想是固定ai之外的所有參數(shù)，然后求ai上的極值。解出αi fx=i=1上述過(guò)程需要滿足Karush-Kuhn-Tucker(KKT)條件，進(jìn)而有： b=yi+ε?s值得注意的是，理論上可以通過(guò)求解式（3.12）求出b，但實(shí)踐中往往采取更魯棒性的做法：選取所有滿足條件0<ai<C的樣本求解b后取平均值。至此，SVR若考慮到特征空間的映射，引入核函數(shù)，式（3.11）可化為： fx=i=1其中κx,xi=? kxi,x算法軟件介紹SVM已有很多軟件包，在MATLAB和Python上均能簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。比較著名的軟件包是LIBSVM，本節(jié)的內(nèi)容即是介紹該軟件包。首選是數(shù)據(jù)的格式，訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)必須統(tǒng)一格式，在RUL預(yù)測(cè)中，x軸為時(shí)間順序編號(hào)，y軸為對(duì)應(yīng)的電池的容量大??；其次要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，一般是縮放，縮放的主要優(yōu)點(diǎn)是避免較大數(shù)值范圍內(nèi)的屬性支配較小數(shù)值范圍內(nèi)的屬性，另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是避免了計(jì)算過(guò)程中的數(shù)值困難。具體的縮放函數(shù)svmscale用法如下：svmscale[-llow][-hhigh] [-yy_lowy_high]-l：設(shè)定數(shù)據(jù)下限；low：數(shù)據(jù)下限值；-h：設(shè)定數(shù)據(jù)上限；high：數(shù)據(jù)上限值；-y：是否對(duì)目標(biāo)值同時(shí)進(jìn)行縮放；y_low為下限值，y_high為上限值。接著是svmtrain的使用，這個(gè)函數(shù)主要實(shí)現(xiàn)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，獲得SVM模型，具體用法如下：svmtrain[cmd]training_set_file[model_file]cmd為操作參數(shù)，此處僅介紹本文所用的相關(guān)命令：-s設(shè)置svm類型：0–C-SVC1–v-SVC2–one-class-SVM3–ε-SVR4–n-SVR-t設(shè)置核函數(shù)類型，默認(rèn)值為20–線性核1–多項(xiàng)式核2–高斯核-gγ:設(shè)置核函數(shù)中γ的值-ccost：設(shè)置C-SVC、ε-SVR、n-SVR中從懲罰系數(shù)C；-pε：設(shè)置v-SVR的損失函數(shù)中的ε，默認(rèn)值為0.1；例如cmd:-s3-c10-t2-g1表示采用ε-SVR模型、高斯核，且C=10，γ=1，ε默認(rèn)為0.1最后是svmpredict，即用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，用法如下：svmpredict[options]test_filemodel_fileoutput_file本章小結(jié)本章從支持向量機(jī)講起，介紹了支持向量機(jī)的由來(lái)，并從支持向量機(jī)較為詳細(xì)的推導(dǎo)到了支持向量回歸模型，最后介紹了一下最為成熟的SVM軟件包——LIBSVM的用法?；赟VR的RUL預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)算法實(shí)現(xiàn)SVR模型的性能很大程度上取決于懲罰常數(shù)C和核參數(shù)γ的選取。由于時(shí)間與精力不足，未能研究采用優(yōu)化算法來(lái)優(yōu)化參數(shù)的選擇，故只能采取經(jīng)驗(yàn)法配合區(qū)間搜索確定這兩個(gè)參數(shù)的選取，實(shí)現(xiàn)RUL的預(yù)測(cè)。SVR算法的實(shí)現(xiàn)流程如圖4.1所示：圖4.1SVR算法預(yù)測(cè)RUL流程圖根據(jù)此SVR流程圖，具體步驟如下：將電池?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理，如3.2節(jié)中提到的縮放處理。接著將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集與測(cè)試集，這里采用的方法是留出法，即確定訓(xùn)練樣本的百分比進(jìn)行劃分；設(shè)定SVR參數(shù)的區(qū)間與步長(zhǎng)，按照經(jīng)驗(yàn)設(shè)置C=2?5~215，訓(xùn)練模型，在這些組合找到評(píng)價(jià)指標(biāo)最好的參數(shù)組合即SVR模型最優(yōu)參數(shù)；將訓(xùn)練好的模型用測(cè)試集數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，得到容量預(yù)測(cè)值，并計(jì)算出RUL預(yù)測(cè)值。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源本實(shí)驗(yàn)中的預(yù)測(cè)RUL值指的是在現(xiàn)容量下，在不斷充放電循環(huán)中，容量值到達(dá)失效閾值時(shí)所需要的的充放電循環(huán)次數(shù)。論文采用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)有兩個(gè)，一是來(lái)自NASA提供的鋰離子電池公開(kāi)數(shù)據(jù)集，二是自主實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的數(shù)據(jù)集。NASA實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)NASA總共對(duì)鋰離子電池進(jìn)行了九組不同條件下的充放電實(shí)驗(yàn)，每組電池規(guī)格一樣，都是3-4塊額定容量為2Ah的鈷酸鋰電池。每次充放電實(shí)驗(yàn)包括充電、放電和阻抗測(cè)量三個(gè)部分，每個(gè)部分具體如下：充電：電池在1.5A的恒定電流下持續(xù)充電，直至電壓達(dá)到4.2V。再用4.2V的恒定電壓充電，直至電流下降到20mA；放電：用2A的恒定電流進(jìn)行放電，直至電壓達(dá)到設(shè)定的截止電壓；阻抗測(cè)量：在0.1Hz~5kHz頻率范圍內(nèi)，使用電化學(xué)阻抗譜測(cè)得。當(dāng)電池達(dá)到失效閾值實(shí)驗(yàn)即停止，NASA設(shè)定的失效閾值是實(shí)際容量為額定容量的70%-80%。九組實(shí)驗(yàn)有一些設(shè)定條件不同，實(shí)驗(yàn)信息如表4.1所示： 表4.1NASA九組電池實(shí)驗(yàn)信息組號(hào)編號(hào)環(huán)境溫度放電電流/A截止電壓/V失效閾值/%1B5,B6,B7,B182422.7,2.5,2.2,2.5702B25~28244A,50%占空比的0.05Hz方波2.0,2.2,2.5,2.7703B29~B324342.0,2.2,2.5,2.7704B33,B34,B36244,4,22.0,2.2,2.7805B38~4024，441,2,42.0,2.5,2.7806B41~4444,12.0,2.2,2.5,2.7707B45~48412.0,2.2,2.5,2.7708B49~52422.0,2.2,2.5,2.7故障9B53~56422.0,2.2,2.5,2.770可以看出，表4.1中組1的電池在溫度24℃下，放電電流2A的條件下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，比較符合一般使用場(chǎng)景，其他組都有或多或少的實(shí)驗(yàn)條件變化，因此本論文采用組1的數(shù)據(jù)進(jìn)行下一步研究。自主實(shí)驗(yàn)平臺(tái)數(shù)據(jù)另外一部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源是自主實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)采用的鋰離子電池是三星牌型號(hào)ICR18650-22FM共三塊。電池規(guī)格信息如表4.2所示：表4.2三星牌18650電池規(guī)格標(biāo)稱電壓3.6V標(biāo)稱容量2.2Ah最大截止電壓4.2V最小截止電壓2.75V最大充電電流2.2A最大放電電流4.4A充電溫度0℃-44℃放電溫度?20℃-60℃標(biāo)準(zhǔn)充電電流1.1A重量44.5g左右自主實(shí)驗(yàn)平臺(tái)充放電實(shí)驗(yàn)也分三個(gè)部分：充電：溫度20±5℃，電池在2.2A的恒定電流下持續(xù)充電，直至電壓達(dá)到4.2V。再用4.2V的恒定電壓充電，直至電流下降到110mA。靜置10min。放電：用4.4A的恒定電流對(duì)1號(hào)電池進(jìn)行放電，2.2A的恒定電流對(duì)2號(hào)電池進(jìn)行放電，直至電壓達(dá)到設(shè)定的截止電壓2.75V。靜置30min。阻抗測(cè)量：在0.1Hz~5kHz頻率范圍內(nèi)，使用電化學(xué)阻抗譜測(cè)得。1號(hào)電池實(shí)驗(yàn)歷經(jīng)8個(gè)月，共進(jìn)行了789次充放電實(shí)驗(yàn)，電池容量已降至80~85%。2號(hào)電池共5個(gè)月，電池過(guò)沖導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)失敗，只得到307組數(shù)據(jù)。目前3號(hào)電池正在實(shí)驗(yàn)中。采用1號(hào)電池789組包含電流、電壓和溫度等信息的數(shù)據(jù)。容量是根據(jù)式（4.1）計(jì)算： Q=0t??其中Q為實(shí)際容量；i為放電電流；t是滿充狀態(tài)放電到截止電壓歷經(jīng)的時(shí)間。根據(jù)式4.1計(jì)算出容量，并繪制出1號(hào)電池容量衰退曲線如圖4.2所示：圖4.21號(hào)電池容量衰退曲線實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)本文關(guān)于實(shí)驗(yàn)，設(shè)計(jì)了多個(gè)對(duì)比實(shí)驗(yàn)。自助實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的1號(hào)電池壽命終止條件定為額定容量的85%。針對(duì)同實(shí)驗(yàn)條件同電池?cái)?shù)據(jù)，如NASA組1的B5，分別取不同百分比的數(shù)據(jù)用作訓(xùn)練模型，評(píng)估模型預(yù)測(cè)精度。研究訓(xùn)練數(shù)據(jù)量對(duì)模型精度的影響；針對(duì)同實(shí)驗(yàn)條件不同電池規(guī)格數(shù)據(jù)，如NASA組1的B5和B6，B7，B18，都取50%的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，評(píng)估模型預(yù)測(cè)精度。研究不同電池對(duì)模型精度的影響；針對(duì)不同實(shí)驗(yàn)條件的數(shù)據(jù)，如自助實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的1號(hào)電池，取50%的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，評(píng)估模型預(yù)測(cè)精度。研究不同實(shí)驗(yàn)條件對(duì)模型精度的影響。模型評(píng)價(jià)指標(biāo)：，際循環(huán)次數(shù)與預(yù)測(cè)循環(huán)次數(shù)的誤差用式（4.2）和式（4.3）定義： RULε=| RULδ=RU其中RULε表示RUL預(yù)測(cè)絕對(duì)誤差，RULδ表示相對(duì)誤差。RULp表示R機(jī)器學(xué)習(xí)算法中對(duì)于回歸類問(wèn)題一般還采用平均絕對(duì)誤差（MeanAbsoluteError，MAE）和均方根誤差（RootMeanSquareError，RMSE）來(lái)評(píng)估模型性能，兩者定義分別如下： MAE=1ni RMSE=1ni實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析對(duì)比實(shí)驗(yàn)1采用NASA組1中B5和B6，B7，B18電池?cái)?shù)據(jù)，分別取40%和50%數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。將壽命終止條件定為容量（按電池?cái)?shù)據(jù)第一個(gè)數(shù)據(jù)的容量計(jì)算）下降了20%，四塊電池分別為：1.4852Ah，1.6282Ah，1.5129Ah，1.484Ah。由于B6訓(xùn)練數(shù)據(jù)不及一半，故只采用B5、B7和B18實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：本章小結(jié)工作總結(jié)與展望工作總結(jié)本文以預(yù)測(cè)鋰離子電池RUL為目標(biāo)。在簡(jiǎn)要概括國(guó)內(nèi)外對(duì)RUL預(yù)測(cè)的理論方法及研究現(xiàn)狀后，進(jìn)一步介紹鋰離子電池的基本結(jié)構(gòu)及工作原理和一些性能指標(biāo)，接著闡述了所采取的算法并構(gòu)建了SVR模型進(jìn)行RUL預(yù)測(cè)，最后采用NASA數(shù)據(jù)和自主實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了模型驗(yàn)證。具體工作如下：首先，深入了解鋰離子電池一般的結(jié)構(gòu)及工作原理，介紹了一些重要的性能指標(biāo)；其次，從理論角度闡述了SVR算法，建立SVR模型，最后分別用NASA數(shù)據(jù)和自主實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，本文采取的算法簡(jiǎn)單有效，同時(shí)在數(shù)據(jù)量較少的情況下，也能具備一定的預(yù)測(cè)精度。工作展望論文提出的基于SVR算法的鋰離子電池RUL預(yù)測(cè)方法雖然可以成功預(yù)測(cè)鋰離子電池RUL，但受限于諸多條件。若想進(jìn)一步拓寬該方法的應(yīng)用方面，還有一些問(wèn)題亟待解決：傳統(tǒng)SVR算法預(yù)測(cè)不穩(wěn)定、易發(fā)散，且模型參數(shù)選擇困難，針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，有許多學(xué)者采取各種優(yōu)化算法來(lái)優(yōu)化模型，但本論文由于時(shí)間精力的問(wèn)題，尚未對(duì)如何優(yōu)化SVR模型進(jìn)行更深入的研究，今后可考慮在這方面進(jìn)行研究；本文采取的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，基本是在實(shí)驗(yàn)室中的恒定條件下測(cè)量得到，實(shí)際情況則并不像實(shí)驗(yàn)室一樣穩(wěn)定，如室外溫度會(huì)有較大變化。如何將復(fù)雜的外部環(huán)境考慮進(jìn)預(yù)測(cè)模型，或者針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景分別設(shè)計(jì)不同的預(yù)測(cè)方法，是之后電池RUL預(yù)測(cè)的一個(gè)方向；本文采取容量作為健康因子，在離線監(jiān)測(cè)中當(dāng)然沒(méi)有問(wèn)題；但是在線監(jiān)測(cè)時(shí)容量并不是一個(gè)很方便測(cè)量的參數(shù)，提取相關(guān)的間接健康因子作為預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)，也是今后實(shí)現(xiàn)RUL在線預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)；考慮融合法進(jìn)行鋰離子電池的RUL預(yù)測(cè)，融合法可能是今后深入研究的方向；ADDINNE.Bib參考文獻(xiàn)[1] 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