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鋰離子電池壽命預(yù)測技術(shù)研究_成都電子科技大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-wenkub

2022-12-12 22:35:05 本頁面
 

【正文】 車廠商及研究界的廣泛關(guān)注。電池管理系統(tǒng)( Battery Management System , BMS ) 是 集信號 釆集、 傳輸、 計算、評價、 與控制 于一體 的有機整體 ,是 對鋰離子動力電池組的充放電過程、 荷電 狀態(tài)、及電池電壓、電流、溫度、等進(jìn)行監(jiān)測管理的裝置,是電動汽車 系統(tǒng)的核心子系統(tǒng)。 在這些國家中, 汽車工業(yè)發(fā)達(dá)的 美國,德國, 日本 和 法國 處于領(lǐng)先地位。 日本的 豐田( Toyota )則于 1996年推出其第一款電動汽車,上面 配備 的 電池監(jiān)控系統(tǒng)電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文 4 可以對電池組的各項重要指標(biāo)實時監(jiān)測并調(diào)整,以保證動力汽車正常運行。 它就像普通汽車的 油量表 一樣, 司機可以直接了解 汽車的續(xù)駛能力。開路電壓法根據(jù) 電池的 開路電 壓 與 SOC 之間 的關(guān)系 來估算 SOC ,但 對于 鋰離子電池 而言, 在很長的一段時間內(nèi),開路電壓隨 SOC 的變化 并不十分明顯 , 因此 常將電流積分 與 開路 電壓法結(jié)合 進(jìn)行 SOC 的估計 。 鋰離子電池 剩余 壽命預(yù)測 除電池荷電狀態(tài)外,電池中 另一 重要的 性能指標(biāo) 就是電池的健康狀態(tài) ( State of Health , SOH ) , 也表現(xiàn)為剩余壽命( R e m a in in g U s e fu l L if e, RUL ) 的多少 。 如果沒有及時更換新的電池 ,會影響電動汽車性能甚至 嚴(yán)重 的交通 事故。 常見的 RUL 預(yù)測方法 分為兩類 :失效 物理( Phy sic s of F ailure, PoF )模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動 法 ( Data Driven ) 。 SVM 是一種監(jiān)督式 的 學(xué)習(xí)方法,應(yīng)用于統(tǒng)計分類 和 回歸分析 [11]。 現(xiàn)階段這些方法 中 有 被 用于電池壽命預(yù)測,但缺乏比較 。 最后將 SOC 估計及 RUL 預(yù)測 的 方法 集合于 電池監(jiān)測系統(tǒng) 上,通過 測量 電 池的外部參數(shù) ,結(jié)合 相應(yīng)的算法,實現(xiàn)電池的荷電狀態(tài) 在線估計及壽命預(yù)測 , 最后總體驗證方法的實效性 。 第二章, 深入研究 鋰離子電池特性。本 章 在分析了 傳統(tǒng) SOC 的估計方法 優(yōu)劣之后, 基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以電池的 影響 因素中較為重要的電壓和電流作為網(wǎng)絡(luò)輸入,進(jìn)行 建模和分析, 進(jìn) 而對實際數(shù)據(jù)進(jìn)行估計并對驗證估計 結(jié)果 。 通過實驗數(shù)據(jù)比較驗證, 粒子群算法 優(yōu)化 的自回歸模型 獲得了準(zhǔn)確的預(yù)測趨勢和較高的預(yù)測精度 。 文章結(jié)構(gòu)及內(nèi)容如 圖 11 所示: 第一章 緒論 7 鋰 離 子 電 池 監(jiān) 測 系 統(tǒng)剩 余 壽 命 預(yù) 測鋰 離 子 電 池 特 性 分 析電 壓電 池容 量電 壓 溫 度電 流充 放 電倍 率電 量荷 電 狀 態(tài) 估 計全 文 總 結(jié) 與 展 望第 二 章第 三 章第 四 章第 五 章第 六 章第 一 章 鋰 離 子 電 池 研 究 背 景 及 意 義人 工 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò)自 回 歸 模 型充 放 電 試 驗 非 線 性 因 素 分 析粒 子 群 算 法 新 陳 代 謝 技 術(shù) 圖 11 論文結(jié)構(gòu) 圖 電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文 8 第二章 鋰離子電池特性研究 將化學(xué)能轉(zhuǎn)化成電能的設(shè) 備被稱為電池, 而鋰離子電池則是指正極材料為鋰離子化合物的電池。如何安全有效的使用鋰電池,準(zhǔn)確 估計其續(xù)航時間, 預(yù)知 鋰電池的壽命 終結(jié)點 ,成為人們關(guān)注的熱點問題。 鈷酸鋰電池的研究技術(shù)較為成熟,性能穩(wěn)定 但成本高 ,目前 主要用在 手機 、 筆記本電腦及其它便攜式電子設(shè)備 。 碳負(fù)極 容量高, 6LiC 的理論容量為 1372mAh g? ;并且 插鋰電位低 ,可 提供高 而 平穩(wěn)的工作電壓 [16]。 ( 5) SEI 膜: 在鋰離子電池 的 充放電過程中, 電解液 與 碳負(fù)極會 發(fā)生反應(yīng),第二章 鋰離子電池特性研究 9 消耗電池內(nèi)的鋰離子,在二者的相界面上形成 鈍化層 覆蓋在碳負(fù)極表面 , 被稱為固體電解質(zhì)界面膜( S o lid E le c tr o ly te I n te r f a c e, SEI )膜 [17]。 鋰離子電池 原理 鋰離子 與等當(dāng)量的電子 嵌入 與 脫嵌 的 過程 是鋰離子電池的工作原理 ,如 圖 21所示 [14]。電子則被聚合物隔膜所阻擋, 只能通過外部電路在正負(fù)極間移動 。電子則被聚合物隔膜所電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文 10 阻擋,不能在電池內(nèi)部移動。 鋰離子電池的性能指標(biāo) ? 電池電動勢 電動勢越高,電池輸出能力越強 [18]。 ( 3) 開路電壓: 電池 空載時電池正負(fù)極之間的電位差, 近似于 理論電壓。 ? 電池容量 電池容量是電池性能的重要指標(biāo)之一, 通常用大寫字母 C 來表示, 是 指電池在一定 放電倍率和 溫度下, 可以輸出多少安時( Ah)的電量 。 ( 2) 理論容量:通過理論計算得到的電池容量,計算依據(jù)是活性物質(zhì)在電極材料中所占的質(zhì)量。例如一個額定容量為 1000 mAh的電池, 1 C 的放電倍率表示放電電流為 1000 mA , C 則表示放電電流為500 mA 。 ? 荷電狀態(tài) 荷電狀態(tài) SOC ( State of Cha rge)是描述電池的剩余電量的參數(shù),常用剩余容量 resC 與同條件下電池額定容量 rC 之百分比來表示: resrCSOC C? (25) 當(dāng)電池充滿電時, SOC =1;放完電時, SOC =0。電池的循環(huán)壽命指某種環(huán)境及條件下對電池進(jìn)行充放電,當(dāng)電池容量降至失效閾值以下(通常為標(biāo)稱容量的 80% ,根據(jù)電池型號的不同,失效閾值有差異)所經(jīng)歷的充放電周期數(shù)。電池使用壽命的增加大大提高了電器的實用性。 ( 4)安全性能好 電池中不含對鎘、鉛、汞等重金屬元素,對環(huán)境無污染。 充電速度快,效率高。 為 后文荷電狀態(tài)估計、剩余 壽命預(yù)測研究及 監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計特征量的選擇提供參考依據(jù)。本章 將 通過充放電試驗 探討 電池的 SOC 與 充放電倍率,開路電壓 等因素 之間的關(guān)系。 SOC 的另一表示方法是放電深度( D epth of D is charge, DOD ),指 電池放出 電 量 占 其 額定容量 的比 值 。 ( 1) 電池內(nèi)阻: 電池內(nèi)阻包括極化內(nèi)阻 FR 和歐姆內(nèi)阻 R? 。 電池在充放電時,鋰離子依靠電解質(zhì)的濃度差在電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文 14 正負(fù)極之間傳遞,高倍率放電時,磁場強度大,極板附近快速生成生成物,無法順利擴散,使電化學(xué)反應(yīng)受阻。濕度和溫度越高,自放電現(xiàn)象越明顯。 電池的剩余電量與以上各個因素均有聯(lián)系, 并且電池管理系統(tǒng)多采用嵌入式,難以實現(xiàn)復(fù)雜算法, 要準(zhǔn)確的完成 SOC 估算具有較大難度。若不考慮電池內(nèi)部結(jié)構(gòu)將其看作一個“黑箱”,則計算電池容量就是對流入或流出“黑箱”的電流求積分。但是該方法是一種開環(huán)預(yù)測,如果 SOC 初始值與電流不夠準(zhǔn)確,那么隨著電池使用時間的增加,累計誤差將會不斷 增大 ,最終嚴(yán)重影響 SOC 的估計結(jié)果, 導(dǎo)致 電池管理控制端得到錯誤的信號,誤導(dǎo)駕駛員的操作。SOCOCV 關(guān)系測量的準(zhǔn)確度對估算結(jié)果影響較大,估算前,需先將電池充分靜置,同時盡量避免靜置時間過長帶來的自放電效應(yīng)影響。交流內(nèi)阻法通過阻抗測試儀記錄電壓、電流之間的函數(shù)關(guān)系,將交流信 號加在電池組兩端時,該函數(shù)是復(fù)變量。卡爾曼濾波法可以解決 開路電壓法和電流積分法的缺陷, 將 電池建模為動態(tài)系統(tǒng)模型, 進(jìn)而 用卡爾曼濾波器預(yù)測 SOC 。 它 類似 于 一個黑盒, 給定 輸入 ,在黑盒 內(nèi)部 進(jìn)行數(shù)據(jù)運算 可以 得電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文 16 到相應(yīng)的輸出,具有高度的非線性描述能力。 其中 隱含層神經(jīng)元個 數(shù)則與問題 的 復(fù)雜度有關(guān) , 一般問題越復(fù)雜,隱含層所使用的節(jié)點 數(shù)越多,對非線性模型的描述也越精確。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于實驗數(shù)據(jù)的方法,不需要對電池內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模, 通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立有效的網(wǎng)絡(luò)模型, 在訓(xùn)練數(shù)據(jù)較多的情況下,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是一種有效的 SOC 估計方法 。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由 神經(jīng)元聯(lián)結(jié) 而成 , 圖 31 就是簡化的神經(jīng)元 , 其 多 輸入 、單 輸出 的 結(jié)構(gòu) 關(guān)系可表示為 [25]: 1ni ji j ij W X ????? (33) ? ?iiY f ? (34) 第三章 鋰離子電池荷電狀態(tài)估計 17 ? ? ?f ?1X2XnX i?? iYniW2i1iW 圖 31 人工神經(jīng)元結(jié)構(gòu) 其 中, 1X , 2X , , nX 是神經(jīng)元 (也稱結(jié)點) i 的 n 個 輸入; i? 表示 神經(jīng)元 i 的偏置(閾值) ; jiW 表示從 結(jié)點 j 到 結(jié)點 i 之間 的連接權(quán)值; ??f 表示 激活 函數(shù) ( 傳遞 函數(shù)) , 主要作用是對輸入、輸出進(jìn)行傳遞, 是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心,其并將輸出限定在有限范圍內(nèi),通常是連續(xù)而非線性的 ,反映了神經(jīng)元的非線性信息處理特性 。 在上述三種函數(shù)中,對數(shù) 雙曲線函數(shù) 因為連續(xù)可導(dǎo)便于計算處理, 應(yīng)用最為廣泛。對于數(shù)據(jù)預(yù)測有特別重要的意義。因此,某個或某些神經(jīng)元的失效并不會影響整個網(wǎng)絡(luò)的有效性。其中 常見 有: 誤差反向傳播 ( BP , Back Pr opagation)網(wǎng)絡(luò)、 Hopfield網(wǎng)絡(luò)、 自組織映射、 Hamming 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 等。 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括一個或多個隱含層( hide layer ),一個 輸入層( input layer ),一個 輸出層( output layer ) , 可以視為 n 維輸入到 m 維輸出之間的映射,這個映射是非線性的。 第三章 鋰離子電池荷電狀態(tài)估計 19 ............. ..輸入輸出1x2xnx1y2ymy輸 入 層 隱 含 層輸 出 層 圖 32 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) BP網(wǎng)絡(luò)算法 以一個典型的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,該網(wǎng)絡(luò)的輸入層、隱含層和輸出層分別包含有 n 個、 p 個和 q 個神經(jīng)元。 ( 3) 得到隱含層和輸出層各神經(jīng)元的輸入、 輸出: ? ?1 1 , 2 , ,nh i。 令 當(dāng)前 學(xué)習(xí)次數(shù) t=1 和 k=1 。這個傳遞過程是一個正向過程。因此,本文將采用 BP 網(wǎng)絡(luò)對電池進(jìn)行建模, 將實驗數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。 ( 5)并行分布式處理能力:眾多神經(jīng)元并行的分布 處理,賦予人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極強的信息處理能力,使其可以 快速運算大 量 數(shù)據(jù)。 該功能 是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于其權(quán)值和閾值的不斷自我調(diào)節(jié)來實現(xiàn)的。相比傳統(tǒng)的復(fù)雜計算模型和方法,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有如下優(yōu)點 [27]: 電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文 18 ( 1)自學(xué)能力 :這是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最為重要的優(yōu)點。選取不同的激活函數(shù),往往對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能會有不同的影響。 它 從微觀上對人腦抽象以反映人腦的學(xué)習(xí)、記憶 、聯(lián)想 等 功能 。這幾種方法各有利弊:由于電池 SOC 與開路電壓之間存在近似線性關(guān)系, SOC 可以通過開路電壓來大致 進(jìn)行 估計,但這種估計 方法精度較低;安時積分法與開路電壓法結(jié)合,可以提高 SOC 的 估計精度。 鋰離子動力電池的 SOC 受到電池內(nèi)、外部 各因素 的影響,不僅影響因素多且情況復(fù)雜, 通過 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電池 復(fù)雜 的非線性特性進(jìn)行模擬 是行之有效的解決方案 。但是,卡爾曼濾波法也存在一定缺陷,即:電池模型的建立實現(xiàn)比較困難,復(fù)雜度較高,對硬件的要求 也很高,因此實際中 應(yīng)用范圍較窄 。直流內(nèi)阻法 通過計算短時間內(nèi)電池電壓與電流變化量的比值進(jìn)行估計,但由于鋰離子電池的直流內(nèi)阻小,與 SOC 的對應(yīng)性不強,常作為 SOC 的校正因子而很少直接用于估計。通常,開路電壓法在充電的初期和末期精度較高,如果與其他估算方法 結(jié)合使用 ,可以一定程度上提高 SOC 的估算精度。磷酸鐵鋰 電池 放電時,在放電過程的中間階段( SOC 在 20%~80% 之間), SOC 隨電池電壓變化 并 不明顯。設(shè) 起始狀態(tài)電池的 SOC 為0SOC[5],則 0 01 tNSO C SO C IdC ??? ? (32) 式中: NC 為額定容量, I 為電池電流。下面,將對常用的幾種 SOC 估算方法 逐一進(jìn)行介紹 。然而,溫度過高或過低也會導(dǎo)致電池性能下降。 ( 3) 自放電率: 是指電池 在開路條件下 保持 所儲存 電量的能力 。歐姆內(nèi)阻 R? 取決于電池本身的結(jié)構(gòu)和裝配, 受 電池的 內(nèi)部的電解液、電極材料、隔膜、接線柱 影響 。 SOC 是電池管理的重要參數(shù), 實時估計 SOC 是電池管理的一項重要任務(wù)。 鋰離子電池荷電狀態(tài) 荷電狀態(tài)定義 及影響因素 荷電狀態(tài)的大小反映了電池此刻所剩電量的多少。 用之于 電動汽車, 不僅可以 估算續(xù)駛里程,還可以有效維護(hù)電池組的性能 。 室溫下鋰離子電池存放一個月自放電率為 2% 左右, 遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于鎳氫電池的30~35% , 鎳鎘電池的 25~30% , 可以 作為 長 時間放置的備用電池。鎳鎘電池有這方面的問題, 鋰離子電池 無此 問題。 鋰離子電池的輸出電壓 是鎳鎘、鎳氫電池的 3 倍。 電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文 12 鋰離子電池的特點 根據(jù)鋰離子電池的電化學(xué)特性,它的優(yōu)點 主要 有以下幾方面 [4]: ( 1)
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