[发明专利]一种锂离子电池容量退化预测方法及装置

权利要求书

1.一种锂离子电池容量退化预测方法，其特征在于，包括：

获取原始电池放电容量；

利用预定的模态分解方法对所述原始电池放电容量进行分解，得到由多个不同的频率信号构成的电池放电容量；

将各个频率信号输入预先构建的容量预测模型，得到对应于各频率信号的容量预测结果；

从各频率信号的容量预测结果中，选取满足预定关联性条件的容量预测结果；

根据满足预定关联性条件的容量预测结果，重构预测的电池放电容量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预定的模态分解方法对原始电池放电容量进行分解，得到由多个不同的频率信号构成的电池放电容量，包括：

利用CEEMDAN模态分解算法对原始电池放电容量S(t)进行分解，得到由多个高频信号和一个低频信号构成的电池放电容量，表示为：

其中，k为分解后的IMF分量的数量，d_i(t)为第i个IMF分量对应的高频信号，r_k(t)为残差信号对应的低频信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述容量预测模型基于ANFIS模型构建；所述将各个频率信号输入预先构建的容量预测模型，得到对应于各频率信号的容量预测结果，包括：

将每个频率信号划分为训练集和测试集，将所述训练集和测试集作为所述容量预测模型的输入，由所述容量预测模型输出相应频率信号的容量预测结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从各频率信号的容量预测结果中，选取满足预定关联性条件的容量预测结果，包括：

分别计算各频率信号与所述原始电池放电容量的相关系数；

选取所述相关系数大于等于预设的相关性阈值的频率信号；

将选取出的频率信号对应的容量预测结果作为满足预定关联性条件的容量预测结果。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据满足预定关联性条件的容量预测结果，重构预测的电池放电容量，包括：

根据满足预定关联性条件的容量预测结果和低频信号对应的容量预测结果，重构预测的电池放电容量，表示为：

其中，S′(t)为重构的电池放电容量，N为满足预定关联性条件的容量预测结果的数量，d′_m(t)为第m个满足预定关联性条件的容量预测结果，r′_k(t)为低频信号的容量预测结果。

6.一种锂离子电池容量退化预测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取原始电池放电容量；

分解模块，用于利用预定的模态分解方法对所述原始电池放电容量进行分解，得到由多个不同的频率信号构成的电池放电容量；

预测模块，用于将各个频率信号输入预先构建的容量预测模型，得到对应于各频率信号的容量预测结果；

筛选模块，用于从各频率信号的容量预测结果中，选取满足预定关联性条件的容量预测结果；

重构模块，用于根据满足预定关联性条件的容量预测结果，重构预测的电池放电容量。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述分解模块，用于利用CEEMDAN模态分解算法对原始电池放电容量S(t)进行分解，得到由多个高频信号和一个低频信号构成的电池放电容量，表示为：

其中，k为分解后的IMF分量的数量，d_i(t)为第i个IMF分量对应的高频信号，r_k(t)为残差信号对应的低频信号。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述预测模块，用于将每个频率信号划分为训练集和测试集，将所述训练集和测试集作为所述容量预测模型的输入，由所述容量预测模型输出相应频率信号的容量预测结果；其中，所述容量预测模型基于ANFIS模型构建。