[发明专利]一种基于Box-Cox变换与蒙特卡罗仿真的锂离子动力电池RUL预测方法

权利要求书

1.一种基于Box-Cox变换以及蒙特卡罗仿真的动力电池RUL预测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤一，基于实际在线工作条件，选择相同规格的锂离子动力电池进行加速寿命实验，将获得的数据作为锂离子动力电池的离线老化数据；

步骤二，对步骤一中的所述离线老化数据进行Box-Cox变换，获取不同动力电池的离线变换系数以及容量值线性模型；

步骤三，将步骤二中的不同动力电池的离线变换系数取平均，并作为动力电池在线变换系数，将所述在线变换系数应用于部分在线获取的容量数据观测值，并辨识步骤二中获取的所述容量值线性模型的模型系数以及所述模型系数的方差；

步骤四，依据步骤三中所辨识的所述模型的系数以及所述方差，基于蒙特卡罗算法进行仿真，预测动力电池RUL以及RUL的概率分布；

所述步骤二中的所进行的Box-Cox变换，采用如下表达式：

对于C>0

其中，C代表电池容量观测值，λ代表动力电池的离线变换系数；

所述步骤二中的所述动力电池的容量值线性模型，满足C(λ)～N(Kβ,σ²)的假设，即：

其中，C(λ)＝(C₁(λ),C₂(λ),…,C_n(λ))^T，λ代表动力电池的离线变换系数，K为设计矩阵，满足K＝(K₁,K₂,…,K_n)^T，并且K_i＝(1,k_i)，β＝(β₀,β₁)^T，n为样本的大小，k_i代表电池循环数，β₀,β₁代表模型系数，ε_i为满足正态分布的独立随机误差，均值为0，方差为σ²；

所述步骤三中所述的将所述在线变换系数应用于部分在线获取的容量数据，并辨识步骤二中获取的所述容量值线性模型的模型系数以及所述模型系数的方差，具体包括：

基于所述步骤二中获得的所述动力电池的离线变换系数λ对部分在线获取的容量数据观测值进行变换，并利用最小二乘法计算模型系数β₀,β₁：

其中

模型系数β₀,β₁的方差为：

其中s²代表误差项方差σ²的估计值：s²＝SSR/(n-2)；SSR为残差的平方和，表达式如下：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述动力电池的离线变换系数采用最大似然估计法获取，取使得以下公式中值最大的λ作为动力电池的离线变换系数λ：

其中L^*(λ)代表对数似然函数，表达式如下：

的表达式如下：

将以及的表达式带入表达式(8)，即求得相应的λ值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤四中基于蒙特卡罗算法进行仿真，预测动力电池RUL以及RUL的概率分布，具体包括：对所述容量值线性模型进行多步向前预测，对于每一个仿真样本，当预测的容量变换值小于规定的失效值时，即认为电池达到截止寿命，从而输出RUL；将所述仿真获得的所有RUL值进行概率统计获得RUL预测及其概率分布。