飛機鋰電池健康管理方法研究論文

　　1概述

　　電池在重復使用過(guò)程中受各種因素的影響，它的電化學(xué)反應的活性物質(zhì)濃度會(huì )逐漸下降，造成其電容量會(huì )隨著(zhù)使用逐漸下降，這種現象極大影響了電池使用，并給很多使用電池的設備帶來(lái)了安全隱患，對于鋰離子電池的健康管理研究是最近幾年的熱點(diǎn)。尤其是在2013年Boeing787因電池安全原因停飛以后，鋰離子電池健康管理越來(lái)越受到工程領(lǐng)域和學(xué)術(shù)研究關(guān)注，鋰離子電池容量退化現象是不可避免的現象，因此對其健康管理的研究對鋰離子電池的發(fā)展具有重要意義。

　　2基于數據驅動(dòng)的健康管理

　　精確的等效電路模型可以準確預測電池的剩余壽命，但對每一種電池構建模型困難較大，因此數據驅動(dòng)的方法適應性更強。本節采用方法屬于基于數據驅動(dòng)的方法，它將邏輯回歸和LSSVM混合使用，將電池的剩余壽命預測過(guò)程使用基于LSSVM的邏輯回歸實(shí)現電池壽命的跟蹤和預測功能。核心在于用LSSVM從測試數據中訓練退化率，通過(guò)基于LSSVM狀態(tài)增殖過(guò)程和邏輯校正兩部分實(shí)現，理論推導過(guò)程如下。

　　2.1基于LSSVM狀態(tài)增殖過(guò)程

　　LSSVM推導方式與支持向量機類(lèi)似，它們的目標都是解決非線(xiàn)性和非高斯的問(wèn)題，LSSVM在求解過(guò)程中將其轉換為線(xiàn)性問(wèn)題。我們所求解的狀態(tài)增殖過(guò)程實(shí)際上也屬于一種典型的非線(xiàn)性和非高斯問(wèn)題，它的輸入數據是充放電過(guò)程中的電池容量數據，具體形式可以表示為一個(gè)數據集D={(xi,yi)|i=1,2,3,…,S}其中xi表示電池充放電循環(huán)的次數，yi表示該循環(huán)的電池容量，對其進(jìn)行訓練，可以得到最優(yōu)分離超平面將其作為初始狀態(tài)更新的橋梁，基于這個(gè)輸入建立狀態(tài)增殖過(guò)程的問(wèn)題可以表示為如下形式。其中，Ф表示電池退化過(guò)程中的非線(xiàn)性映射關(guān)系，γ是正則化參數，ei，b和ω分別是誤差變量和分割超平面的參數。對于這種優(yōu)化問(wèn)題，可以采用拉格朗日法解決。根據拉格朗日法的求解法則，上式可以表示為如下形式。

　　引入高斯核和拉格朗日乘子求解上式，然后計算退化過(guò)程的超分離平面,可得如下式所示的超分離平面。根據測試的數據，上式有可寫(xiě)為如下形式。以上為通過(guò)LSSVM實(shí)現狀態(tài)更新公式，本文希望過(guò)該方程能學(xué)習一個(gè)比較好的電池退化率，但實(shí)際情況中每次跟蹤循環(huán)并不是很理想，學(xué)習的效果并不符合的預期要求，這里引入邏輯引入回歸方法，對學(xué)習的結果進(jìn)行篩選。

　　2.2邏輯回歸校正

　　邏輯回歸用來(lái)實(shí)現對LSSVM學(xué)習的結果篩選，在邏輯回歸中根據指數回歸模型，對前一個(gè)狀態(tài)的遷移進(jìn)行判斷，然后得出是否在合理范圍內的判斷。我們假設電池容量是在一定范圍內變化的，當超出了這個(gè)限制，邏輯回歸就會(huì )給其貼上概率為0的標簽，相反，邏輯回歸給其賦予概率值為1的標簽，標簽為0的退化遷移率將會(huì )被舍棄，最后形成一個(gè)退化率向量，應用在預測過(guò)程。這個(gè)過(guò)程為改進(jìn)的狀態(tài)增長(cháng)模型，是邏輯回歸的求解過(guò)程，由多個(gè)復雜的迭代組成，可以確保LSSVM訓練訓練數據得到的結果都是正確的，最終結果可以產(chǎn)生更新增殖模型�；�于最小方差支持向量回歸的邏輯回歸，可以有效的對訓練數據的趨勢進(jìn)行學(xué)習并且修正，比單獨使用LSSVM的跟蹤過(guò)程結果更精確，預測過(guò)程中防止了游離在整體外的孤點(diǎn)的產(chǎn)生。

　　3健康管理結果

　　為了對我們所提出的方法采用美國NASA電池測試數據進(jìn)行驗證，我們將實(shí)驗中獲得的電池容量退化數據作為測試數據帶入算法推導過(guò)程編寫(xiě)的程序中，整個(gè)過(guò)程我們使用了165個(gè)測試數據假設前25個(gè)循環(huán)的數據為已知數據，后140個(gè)循環(huán)數據為RUL預測的參考數據，這與電池的使用過(guò)程類(lèi)似，25個(gè)已知數據就對應電池已使用的放電循環(huán)，143個(gè)參考數據對應于將要預測的電池使用循環(huán)的容量值。預測結果與參考值進(jìn)行對照，并計算平均RMSE值，結果表明平均RMSE小于1%，證明了壽命預測與健康管理的正確性。

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