[发明专利]一种航天器锂离子电池循环寿命预测方法有效

专利信息
申请号: 201910609718.3 申请日: 2019-07-08
公开(公告)号: CN110221225B 公开(公告)日: 2021-02-26
发明(设计)人: 张涛;刘亚杰;雷洪涛;黄生俊;王锐;李国政;李训嘉 申请(专利权)人: 中国人民解放军国防科技大学
主分类号: G01R31/392 分类号: G01R31/392;G01R31/382
代理公司: 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 代理人: 董惠文
地址: 410073 湖*** 国省代码: 湖南;43
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摘要: 一种航天器锂离子电池循环寿命预测方法,首先收集锂离子电池的容量数据;计算锂离子电池的健康状态时间序列SOHBAT;应用经验模式分解模型分解锂离子电池的健康状态时间序列SOHBAT;基于ARIMA模型预测SOHBAT的全局退化趋势;基于GPR模型预测SOHBAT的局部再生和波动;融合ARIMA模型和GPR模型的预测结果,获得航天器锂离子电池循环寿命预测。利用经验模式分解方法有效地提取电池健康状态时间序列SOHBAT的全局退化趋势和局部“容量再生”及波动现象,分别用ARIMA模型和GPR模型模拟电池健康变化的全局趋势和局部波动现象,可有效解决电池性能退化时“容量再生”和波动预测问题,使融合模型能够捕捉锂电池真正的健康退化趋势,提升锂电池长期预测的准确性。
搜索关键词: 一种 航天器 锂离子电池 循环 寿命 预测 方法
【主权项】:
1.一种航天器锂离子电池循环寿命预测方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:收集锂离子电池的容量数据({c1,c2,...,ct}),ct表示锂离子电池在第t个充放电周期的剩余容量;S2:计算锂离子电池的健康状态时间序列SOHBAT;S3:应用经验模式分解模型分解锂离子电池的健康状态时间序列SOHBAT;S4:基于ARIMA模型预测SOHBAT的全局退化趋势;S5:基于GPR模型预测SOHBAT的局部再生和波动;S6:融合ARIMA模型和GPR模型的预测结果,获得航天器锂离子电池循环寿命预测。
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