目錄
第1章 緒論 1
1.1 鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)概述 1
1.2 鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法研究進(jìn)展 3
1.2.1 基于模型的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法 4
1.2.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法 6
1.2.3 基于融合的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法 10
參考文獻(xiàn) 12
第2章 基于粒子濾波的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè) 17
2.1 濾波算法的基本原理 18
2.1.1 標(biāo)準(zhǔn)PF算法 18
2.1.2 UKF算法 19
2.2 粒子濾波的改進(jìn) 20
2.2.1 隨機(jī)擾動(dòng)重采樣算法 20
2.2.2 隨機(jī)擾動(dòng)無(wú)跡粒子濾波算法 21
2.3 基于指數(shù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃透倪M(jìn)粒子濾波的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法 23
2.3.1 鋰離子電池的經(jīng)驗(yàn)退化模型及其初始參數(shù)識(shí)別方法 23
2.3.2 方法的具體實(shí)現(xiàn)流程 24
2.3.3 仿真分析 25
2.4 本章小結(jié) 27
參考文獻(xiàn) 28
第3章 基于支持向量機(jī)的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè) 29
3.1 支持向量機(jī)概述 30
3.1.1 支持向量機(jī)原理 30
3.1.2 最小二乘支持向量機(jī)原理 31
3.2 粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī) 32
3.2.1 粒子群優(yōu)化算法原理 33
3.2.2 粒子群優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī) 34
3.3 基于融合間接健康因子與PSO-LS-SVM的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法 35
3.3.1 健康因子構(gòu)建 36
3.3.2 方法的具體實(shí)施步驟 39
3.3.3 仿真分析 40
3.4 本章小結(jié) 43
參考文獻(xiàn) 43
第4章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè) 45
4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 45
4.1.1 極限學(xué)習(xí)機(jī) 45
4.1.2 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 47
4.1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 49
4.2 基于WOA優(yōu)化ELM的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法 51
4.2.1 鋰離子電池老化數(shù)據(jù) 51
4.2.2 WOA的基本原理 52
4.2.3 健康因子構(gòu)建 53
4.2.4 方法的具體實(shí)施步驟 54
4.2.5 仿真分析 56
4.3 本章小結(jié) 60
參考文獻(xiàn) 61
第5章 現(xiàn)場(chǎng)退化數(shù)據(jù)不足時(shí)的鋰離子電池剩余壽命長(zhǎng)期預(yù)測(cè) 63
5.1 問(wèn)題分析 63
5.2 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ团cLS-SVM的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法 64
5.2.1 健康因子構(gòu)建 64
5.2.2 優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī) 67
5.2.3 方法的具體實(shí)施步驟 70
5.2.4 仿真分析 70
5.3 基于多步預(yù)測(cè)模型的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法 73
5.3.1 多步信息特征的健康因子構(gòu)建 73
5.3.2 鋰離子電池剩余壽命多步預(yù)測(cè)模型構(gòu)建 80
5.3.3 仿真分析 85
5.4 本章小結(jié) 92
參考文獻(xiàn) 93
第6章 容量再生下的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè) 95
6.1 問(wèn)題分析 95
6.2 基于多狀態(tài)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷匿囯x子電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法 97
6.2.1 鋰離子電池的多狀態(tài)經(jīng)驗(yàn)退化模型構(gòu)建 97
6.2.2 基于粒子群優(yōu)化的隨機(jī)擾動(dòng)無(wú)跡粒子濾波算法 102
6.2.3 基于多狀態(tài)退化模型和PSO-RP-UPE的鋰離子電池
剩余壽命預(yù)測(cè)方法 103
6.2.4 仿真分析 105
6.3 本章小結(jié) 111
參考文獻(xiàn) 111
第7章 鋰離子電池在不同充電策略下的剩余壽命預(yù)測(cè) 113
7.1 問(wèn)題分析 113
7.2 基于放電電壓平均變化速率的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法 115
7.2.1 健康因子構(gòu)建 115
7.2.2 方法的具體實(shí)施步驟 117
7.2.3 仿真分析 119
7.3 本章小結(jié) 122
參考文獻(xiàn) 123
第8章 不同放電策略下的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè) 124
8.1 問(wèn)題分析 124
8.2 基于EMD-GRNN-ARIMA的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法 126
8.2.1 EMD算法 126
8.2.2 基于EMD算法的直接健康因子構(gòu)建 127
8.2.3 方法的具體實(shí)施步驟 129
8.2.4 仿真分析 133
8.3 本章小結(jié) 136
參考文獻(xiàn) 137
第9章 早期循環(huán)數(shù)據(jù)下的鋰離子電池剩余壽命直接預(yù)測(cè) 138
9.1 問(wèn)題分析 138
9.2 基于融合型HI與PCA-SV的鋰離子電池剩余壽命直接預(yù)測(cè)方法 140
9.2.1 基于融合型HI和PCA-SVR的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)模型 140
9.2.2 鋰離子電池老化數(shù)據(jù)集與健康因子 142
9.2.3 鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)結(jié)果與分析 157
9.3 本章小結(jié) 163
參考文獻(xiàn) 164