本書主要介紹不同工況下的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法。第1章主要分析鋰離子電池剩余壽命的研究現(xiàn)狀；第2章到第4章，分別針對經(jīng)典鋰離子電池剩余壽命預(yù)測算法（粒子濾波、最小二乘支持向量機和極限學(xué)習(xí)機）進行改進研究，解決了算法精度低、實時性差，以及電池容量在線測量困難等問題；第5章到第9章，分別針對現(xiàn)場退化數(shù)據(jù)不足、容量再生現(xiàn)象、不同充電策略、不同放電策略及早期循環(huán)數(shù)據(jù)的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法進行研究，實現(xiàn)了不同工況下的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測。本書論述了基于模型和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的剩余壽命預(yù)測方法，并且均在實例數(shù)據(jù)上進行了仿真分析，反映了鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法研究的新進展。
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****“十三五”預(yù)研技術(shù)項目“多模供電技術(shù)研究”，編號4303006845，負責(zé)人（本書依托項目）綜合測試設(shè)備通用檢測與診斷系統(tǒng)，軍隊科技進步二等獎，2011年，排名2。國家自然科學(xué)基金項目“內(nèi)燃機振動譜圖像表征、分析和理解關(guān)鍵技術(shù)研究”，編號51405498，負責(zé)人；河南省科技進步二等獎等
目錄
第1章 緒論 1
1.1 鋰離子電池剩余壽命預(yù)測概述 1
1.2 鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法研究進展 3
1.2.1 基于模型的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法 4
1.2.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法 6
1.2.3 基于融合的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法 10
參考文獻 12
第2章 基于粒子濾波的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測 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 20
2.2.1 隨機擾動重采樣算法 20
2.2.2 隨機擾動無跡粒子濾波算法 21
2.3 基于指數(shù)經(jīng)驗?zāi)Ｐ秃透倪M粒子濾波的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法 23
2.3.1 鋰離子電池的經(jīng)驗退化模型及其初始參數(shù)識別方法 23
2.3.2 方法的具體實現(xiàn)流程 24
2.3.3 仿真分析 25
2.4 本章小結(jié) 27
參考文獻 28
第3章 基于支持向量機的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測 29
3.1 支持向量機概述 30
3.1.1 支持向量機原理 30
3.1.2 最小二乘支持向量機原理 31
3.2 粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機 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 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)測方法 35
3.3.1 健康因子構(gòu)建 36
3.3.2 方法的具體實施步驟 39
3.3.3 仿真分析 40
3.4 本章小結(jié) 43
參考文獻 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 45
4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 45
4.1.1 極限學(xué)習(xí)機 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 方法的具體實施步驟 54
4.2.5 仿真分析 56
4.3 本章小結(jié) 60
參考文獻 61
第5章 現(xiàn)場退化數(shù)據(jù)不足時的鋰離子電池剩余壽命長期預(yù)測 63
5.1 問題分析 63
5.2 基于經(jīng)驗?zāi)Ｐ团cLS-SVM的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法 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 67
5.2.3 方法的具體實施步驟 70
5.2.4 仿真分析 70
5.3 基于多步預(yù)測模型的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法 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 93
第6章 容量再生下的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測 95
6.1 問題分析 95
6.2 基于多狀態(tài)經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷匿囯x子電池剩余壽命預(yù)測方法 97
6.2.1 鋰離子電池的多狀態(tài)經(jīng)驗退化模型構(gòu)建 97
6.2.2 基于粒子群優(yōu)化的隨機擾動無跡粒子濾波算法 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)測方法 103
6.2.4 仿真分析 105
6.3 本章小結(jié) 111
參考文獻 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 113
7.1 問題分析 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)測方法 115
7.2.1 健康因子構(gòu)建 115
7.2.2 方法的具體實施步驟 117
7.2.3 仿真分析 119
7.3 本章小結(jié) 122
參考文獻 123
第8章 不同放電策略下的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測 124
8.1 問題分析 124
8.2 基于EMD-GRNN-ARIMA的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法 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 方法的具體實施步驟 129
8.2.4 仿真分析 133
8.3 本章小結(jié) 136
參考文獻 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 138
9.1 問題分析 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)測結(jié)果與分析 157
9.3 本章小結(jié) 163
參考文獻 164
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