一种基于无迹粒子滤波的锂离子电池寿命预测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于裡离子电池故障预测与健康管理技术领域，具体设及一种基于无迹粒 子滤波的裡离子电池寿命预测方法。
【背景技术】
[0002] 裡离子电池作为新型蓄电池具有较大的应用前景，特别是在胆能的电性能W及可 靠性要求较高的场合，例如低地球轨道、地球同步轨道、空间站等宇航设备具有巨大的发展 前景。
[0003] 蓄电池的剩余使用寿命也称为循环寿命，是指在一定的充放电制度下，容量下降 到规定值前电池所经受的充放电循环次数。对于裡离子电池的许多应用来说，裡离子电池 在完全充电状态下，实际容量下降至额定容量的70%-80%时视为失效。寿命预测是实现裡 离子电池健康管理的一个关键因素，健康管理根据寿命预测制定维护计划、备件供应计划 等。为了防止由裡离子电池引起的严重故障的发生，裡离子电池的健康管理技术受到越来 越多的重视。裡离子电池的寿命预测是电池管理的一项研究热点。但是，现有技术中常见的 W粒子滤波(PF)为基础的寿命预测的方法在实际应用中存在一定局限性，具体地:在标准 的粒子滤波算法中，一般取先验分布为建议分布，运种方法没有考虑到最新量测信息，当系 统模型不准确或量测噪声突然变化时，预测结果不能有效的表示真实值。另外，裡离子电池 内部复杂的电化学反应过程难W表征，结合电池的整个寿命退化过程和退化数据特点的电 池容量衰减模型较难建立，给寿命预测带来了一定的困难，由此导致裡离子电池寿命的估 计不精确，未能真实地反映电池寿命的规律，从而为未来所使用裡离子电池的故障预测与 健康管理带来了很多困难。因此，需要一种基于无迹粒子滤波的裡离子电池寿命预测方法， W解决现有技术中存在的上述技术问题。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本发明提供了一种基于无迹粒子滤波的裡离子电池寿命预测方法，利 用改进的无迹粒子滤波算法(υιψ)，提高寿命预测的准确度。
[0005] 实现本发明的技术实施方案为：
[0006] -种基于无迹粒子滤波的裡离子电池寿命预测方法，包括W下步骤：
[0007] 步骤一，将双指数容量衰减模型作为裡离子电池容量退化模型，并进一步获得裡 离子电池容量的状态转移方程和量测方程；
[000引双指数容量衰减模型：Qk=a·e邱(b·k)+c·e邱（d·k)
[0009] 状态转移方程：
[0010]量现Ij方程：Qk=ak·exp(bk·k)+ck·e邱（dk·k)+vV~N(0,〇v)
[oow其中，ak、bk、ck和dk为裡离子电池第k次充放电循环周期所对应的状态变量，k取自 然数，Qk表示第k次充放电循环周期时电池的实际容量值，Wa、Wb、Wc和Wd为过程噪声，Wa、Wb、W。 和wd均服从N(0，σa)、N(0，σb)、N(0，σ。)和N(0，σd)的正态分布，v为测量噪声，v服从于N(0，σv) 的正态分布；
[0012] 步骤二，根据其他电池已知的寿命衰减数据，获得双指数容量衰减模型的状态变 量初值曰日、13日、(3日、(1日的分布；
[0013] 步骤Ξ，针对所需预测寿命的待测电池，确定其对应的预测起始点k，其中k表示待 测电池已进行的充放电次数；
[0014] 步骤四，利用无迹粒子滤波方法对已进行充放电的k次待测电池容量数据进行状 态跟踪，更新容量衰减模型中的状态变量，获得第k次充放电后对应的状态变量ak、bk、ck、 dk;
[001引步骤五，利用状态变量日1^心、0^、(11^，根据状态转移方程和量现巧程预测第4次充放 电W后，每次充放电所对应的状态变量及电池容量；
[0016] 步骤六，W待测电池充放电次数为横坐标，W待测电池容量为纵坐标，建立容量预 测曲线；
[0017] 步骤屯，根据设定的待测电池容量阔值，从所述容量预测曲线中确定待测电池的 充电次数，即待测电池的寿命。
[0018] 进一步地，本发明还可利用待测电池实际使用的容量曲线与容量预测曲线进行对 比，分析容量预测曲线的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)，W及电池寿命预测的误 差(RUL_Error)，其可用于评价该方法的可靠性。
[0019] 有益效果：
[0020] (1)本发明针对传统粒子滤波预测过程中存在的粒子退化和贫化的问题，运用了 最新的量测信息更新状态后验概率密度分布，能更准确地估计裡离子电池的剩余寿命。
[0021] (3)由于本发明解决了标准粒子滤波方法中存在的建议分布粒子经常集中于后验 概率分布尾部容易出现较高权值方差的问题，因此有效提高了裡离子电池寿命预测的精度 和效率。
[0022] (4)本发明提出了一种双指数容量衰减模型，能够较好地模拟裡离子电池寿命退 化的过程，且具有构建容易、拟合优度高等特点，具有较强的应用价值。该发明工程实用价 值高，对提高裡离子电池故障预测与健康管理水平具有较为重要的意义。
【附图说明】
[0023] 图1为本发明的基于无迹粒子滤波的裡离子电池寿命预测方法的流程图；
[0024] 图2为图1所示裡离子电池寿命预测方法中的基于UPF算法的模型参数预测流程 图；
[0025] 图3为图1所示裡离子电池寿命预测方法中的某电池在Τ= 50切cle时的寿命预测 结果图；
[00%] 图4为图1所示裡离子电池寿命预测方法中的某电池在Τ= 60切cle时的寿命预测 结果图；
[0027] 图5为图1所示裡离子电池寿命预测方法中的某电池在Τ= 70切cle时的寿命预测 结果图；
[0028] 图6为图1所示裡离子电池寿命预测方法中的某电池在Τ= 80切cle时的寿命预测 结果图；
【具体实施方式】
[0029]下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
[0030]本发明提供了一种基于无迹粒子滤波的裡离子电池寿命预测方法，为更进一步阐 述本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效，W下结合附图及较佳实施例，对本发 明进行详细说明如后。
[0031] 如图1所示，步骤一，将双指数容量衰减模型作为裡离子电池容量退化模型，利用 上述双指数容量衰减模型来描述裡离子电池的状态空间，并进一步获得裡离子电池容量的 状态转移方程和量测方程；
[0032] 双指数容量衰减模型：Qk=a·e邱(b·k)+c·e邱（d·k);
[0033] 状态转移方程；
[0034] 量测方程：Qk=￡ik·exp(bk·k)+ck·e邱（dk·k)+vV~N(0,〇v);
[0035] 其中，ak、bk、ck和dk为裡离子电池第k次充放电循环周期所对应的状态变量，k取自 然数，Qk表示第k次充放电循环周期时电池的实际容量值，Wa、Wb、Wc和Wd分别为过程噪声，机、 wb、wc和wd均服从N(0,Oa)、N(0,Ob)、N(0,Oc)和N(0,Od)的正态分布，v为测量噪声，v服从于N (0,Ον)的正