本發(fā)明具體涉及一種計(jì)及時(shí)變環(huán)境溫度影響的鋰電池退化建模及壽命預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)：

全球能源和環(huán)境系統(tǒng)面臨巨大的挑戰(zhàn)，電動(dòng)汽車(chē)以其綠色環(huán)保的優(yōu)勢(shì)成為目前世界各國(guó)研究的熱點(diǎn)?！吨袊?guó)制造2025》中提出“節(jié)能與新能源汽車(chē)”作為未來(lái)重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域，明確了“繼續(xù)支持電動(dòng)汽車(chē)”的發(fā)展戰(zhàn)略。當(dāng)前制約電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展的關(guān)鍵是動(dòng)力電池。鋰電池以其性能優(yōu)良、體積小、重量輕及環(huán)境污染小等獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)成為電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力電池的理想選擇。但鋰電池的安全性、可靠性依舊是電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展的瓶頸問(wèn)題。電動(dòng)汽車(chē)在戶外露天行駛，隨機(jī)的路面狀況、環(huán)境溫度、負(fù)載變化直接影響鋰電池的性能退化，若不能及時(shí)評(píng)估當(dāng)前狀態(tài)并預(yù)計(jì)未來(lái)的狀態(tài)，可能引發(fā)自燃、爆炸等事故。如，2011年4月11日，眾泰純電動(dòng)車(chē)由于電池退化，未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，多次重復(fù)使用，隱患顯現(xiàn)，引發(fā)自燃；2011年5月12日，美國(guó)NHTSA對(duì)通用汽車(chē)沃藍(lán)達(dá)進(jìn)行了側(cè)面碰撞測(cè)試，由于電池受到很大沖擊力，造成電池退化，三周之后，沃藍(lán)達(dá)的鋰電池組溫度急劇升高而引發(fā)自燃，火勢(shì)殃及附近其他車(chē)輛；2016年1月1日，挪威一輛2014年產(chǎn)的Model S在快速充電站充電時(shí)突然起火。為了避免由于車(chē)用鋰電池退化引發(fā)的災(zāi)難性事故，開(kāi)展車(chē)用鋰電池性能退化規(guī)律建模及剩余壽命預(yù)測(cè)研究，對(duì)實(shí)現(xiàn)鋰電池的預(yù)測(cè)性維護(hù)，提高電動(dòng)汽車(chē)的安全性具有重要意義。

車(chē)用鋰電池退化是動(dòng)態(tài)、時(shí)變的非線性電化學(xué)過(guò)程，構(gòu)建準(zhǔn)確的機(jī)理模型涉及大量參數(shù)，計(jì)算復(fù)雜，且不能全面考慮影響因素，難以在工程中應(yīng)用。同時(shí)，得益于傳感技術(shù)、人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展與應(yīng)用，電動(dòng)汽車(chē)備有的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)采集鋰電池充放電的電壓、電流、用時(shí)等反應(yīng)鋰電池健康狀態(tài)的信息及環(huán)境溫度，從而獲得鋰電池性能退化數(shù)據(jù)，進(jìn)而利用退化數(shù)據(jù)及環(huán)境信息來(lái)構(gòu)建退化模型、預(yù)測(cè)剩余壽命。因此，對(duì)于這類(lèi)復(fù)雜的過(guò)程，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的鋰電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法已經(jīng)逐步成為故障預(yù)測(cè)與健康管理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，并且在近年來(lái)已獲得大量研究成果；[1].如針對(duì)工作環(huán)境溫度固定、放電電流恒定、連續(xù)充放電的鋰電池，剩余壽命預(yù)測(cè)理論和方法已經(jīng)發(fā)展的較為成熟；[2].然而，車(chē)用鋰電池在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中遠(yuǎn)比這復(fù)雜，如，電動(dòng)汽車(chē)在戶外露天行駛，車(chē)用鋰電池常受到時(shí)變環(huán)境溫度的影響，溫度過(guò)高或過(guò)低都會(huì)加快電池性能的衰退；[3].從車(chē)輛行為出發(fā),車(chē)輛加速、減速過(guò)程具有隨機(jī)性；[4].這需要鋰電池輸出電流相應(yīng)隨機(jī)變化；[5].不同放電電流影響電池的退化率；[6].另外，放電是非連續(xù)過(guò)程，普遍存在“自愈”現(xiàn)象，即當(dāng)電池靜置時(shí)，原不可用容量部分有所恢復(fù)，這有利于延長(zhǎng)鋰電池壽命；[7].而現(xiàn)有的方法不能很好地涵蓋這些實(shí)際問(wèn)題，這些問(wèn)題恰是實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車(chē)健康狀態(tài)預(yù)測(cè)與管理的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。

綜上可見(jiàn)，車(chē)用鋰電池有別于傳統(tǒng)問(wèn)題的新特點(diǎn)：時(shí)變環(huán)境溫度影響、隨機(jī)變電流、自愈特征等，這些特點(diǎn)使得現(xiàn)有剩余壽命預(yù)測(cè)理論與方法在車(chē)用鋰電池中不再適用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種有利于避免由于車(chē)用鋰電池退化引發(fā)的災(zāi)難性事故，開(kāi)展車(chē)用鋰電池性能退化規(guī)律建模及剩余壽命預(yù)測(cè)研究，對(duì)實(shí)現(xiàn)鋰電池的預(yù)測(cè)性維護(hù)，提高電動(dòng)汽車(chē)的安全性具有重要意義的計(jì)及時(shí)變環(huán)境溫度影響的鋰電池退化建模及壽命預(yù)測(cè)方法。

為解決上述問(wèn)題，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種計(jì)及時(shí)變環(huán)境溫度影響的鋰電池退化建模及壽命預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：

(1).時(shí)變溫度：鑒于時(shí)變環(huán)境溫度的特點(diǎn)，擬采用多狀態(tài)連續(xù)時(shí)間時(shí)齊馬爾科夫過(guò)程描述，時(shí)變溫度的狀態(tài)集為Z＝{z₁,z₂,…z_N}，相應(yīng)各狀態(tài)逗留時(shí)間的期望為E＝{e₁,e₂,…e_N},狀態(tài)轉(zhuǎn)移率矩陣為H_i,i＝1,2,…N，擬取時(shí)間段(τ_i～τ_i+1)、i＝0,1,..N,的對(duì)應(yīng)的平均溫度為T(mén)_i，假設(shè)時(shí)變溫度影響的退化率函數(shù)為γ(T_i,t；θ)，γ(T_i,t；θ)可采用阿倫紐子公式表示：γ(T_i,t；θ)＝exp{a-b/273+T_i}0≤i≤N；

(2).時(shí)變環(huán)境溫度影響的車(chē)用鋰電池退化建模：考慮車(chē)用鋰電池退化率受時(shí)變溫度影響，擬構(gòu)建如下隨機(jī)過(guò)程描述電池性能退化：

(3).退化模型參數(shù)估計(jì)：實(shí)現(xiàn)剩余壽命累積分布函數(shù)中的參數(shù)估計(jì)，擬先構(gòu)建狀態(tài)空間模型來(lái)描述退化的演變過(guò)程；

(4).退化模型參數(shù)更新和剩余壽命預(yù)測(cè)：當(dāng)獲得新的退化數(shù)據(jù)和時(shí)變溫度時(shí)，利用貝葉斯濾波算法更新退化模型的參數(shù)，求取隨機(jī)過(guò)程首達(dá)時(shí)間，然后進(jìn)將估計(jì)參數(shù)帶入到剩余壽命累積分布函數(shù)中，即可實(shí)現(xiàn)剩余壽命的預(yù)測(cè)。

本發(fā)明的實(shí)驗(yàn)證明，通過(guò)對(duì)基于電化學(xué)原理的鋰電池進(jìn)行時(shí)變溫度的檢測(cè)，能夠得到運(yùn)行中鋰電池的不同溫度，進(jìn)而考慮時(shí)變環(huán)境溫度影響的車(chē)用鋰電池退化建模，并通過(guò)退化模型參數(shù)估計(jì)及預(yù)測(cè)鋰電池的使用壽命，有利于退化模型參數(shù)更新和剩余壽命預(yù)測(cè)，同時(shí)通過(guò)本申請(qǐng)的方法能夠?qū)崿F(xiàn)鋰電池的預(yù)測(cè)性維護(hù)，提高電動(dòng)汽車(chē)的安全性具有重要意義。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明中步驟(1)中所述時(shí)變溫度示意圖。

具體實(shí)施方式

實(shí)施例一

一種計(jì)及時(shí)變環(huán)境溫度影響的鋰電池退化建模及壽命預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：

(1).時(shí)變溫度：鑒于時(shí)變環(huán)境溫度的特點(diǎn)，擬采用多狀態(tài)連續(xù)時(shí)間時(shí)齊馬爾科夫過(guò)程描述，時(shí)變溫度的狀態(tài)集為Z＝{z₁,z₂,…z_N}，相應(yīng)各狀態(tài)逗留時(shí)間的期望為E＝{e₁,e₂,…e_N},狀態(tài)轉(zhuǎn)移率矩陣為H_i,i＝1,2,…N，擬取時(shí)間段(τ_i～τ_i+1)、i＝0,1,..N,的對(duì)應(yīng)的平均溫度為T(mén)_i，假設(shè)時(shí)變溫度影響的退化率函數(shù)為γ(T_i,t；θ)，γ(T_i,t；θ)可采用阿倫紐子公式表示：γ(T_i,t；θ)＝exp{a-b/273+T_i}0≤i≤N，該公式中，a，b為待估參數(shù)，b＝E/K，E為激活能，K為波爾茲曼常數(shù)，或者基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合獲得受時(shí)變環(huán)境溫度影響的退化率函數(shù)；

(2).時(shí)變環(huán)境溫度影響的車(chē)用鋰電池退化建模：考慮車(chē)用鋰電池退化率受時(shí)變溫度影響，擬構(gòu)建如下隨機(jī)過(guò)程描述電池性能退化：該模型表示退化過(guò)程受時(shí)變環(huán)境溫度隨機(jī)效應(yīng)影響的一類(lèi)退化模型，其中，X(t)為退化量，σ為擴(kuò)散系數(shù)，W(t)為布朗運(yùn)動(dòng)，θ為退化率函數(shù)的未知參數(shù)，γ(T,t；θ)表示受時(shí)變溫度影響的時(shí)變退化率函數(shù)，定義車(chē)用鋰電池剩余壽命為退化量X(t)首次達(dá)到失效閾值的時(shí)間，鑒于直接求解首達(dá)時(shí)間的概率密度函數(shù)難度大，擬首先將這個(gè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為推導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng)失效閾值首達(dá)時(shí)間分布，然后推導(dǎo)出τ_k時(shí)刻剩余壽命L_k的累積分布函數(shù)同時(shí)，考慮到該概率模型函數(shù)包含時(shí)變環(huán)境溫度信息，為了求取剩余壽命L_k累積分布函數(shù)，先計(jì)算時(shí)變溫度跳變時(shí)間和總體跳變數(shù)目的聯(lián)合分布，并且依據(jù)當(dāng)前退化量及溫度信息，求取當(dāng)前時(shí)刻到失效閾值時(shí)的溫度變化的概率密度函數(shù)，然后求取受時(shí)變環(huán)境溫度影響的鋰電池累積退化率函數(shù)期望；

(3).退化模型參數(shù)估計(jì)：實(shí)現(xiàn)剩余壽命累積分布函數(shù)中的參數(shù)估計(jì)，擬先構(gòu)建狀態(tài)空間模型來(lái)描述退化的演變過(guò)程，考慮到未知參數(shù)隨機(jī)變化，直接求取其極大似然估計(jì)較為困難，為此，擬在貝葉斯框架下，將模型中的參數(shù)視為隨機(jī)變量，并通過(guò)一定的先驗(yàn)分布來(lái)刻畫(huà)參數(shù)的不確定性，再依據(jù)貝葉斯公式求取參數(shù)的后驗(yàn)分布，鑒于模型復(fù)雜、求解參數(shù)的后驗(yàn)邊際分布難度較大，難以直接抽樣獲得后驗(yàn)樣本，擬通過(guò)MCMC的Gibbs抽樣方法來(lái)解決樣本的抽樣問(wèn)題，整個(gè)的過(guò)程包括構(gòu)造似然函數(shù)；根據(jù)貝葉斯公式求后驗(yàn)分布；通過(guò)MCMC 的Gibbs抽樣方法對(duì)后驗(yàn)分布抽樣，求取后驗(yàn)樣本均值作為其估計(jì)值等；

(4).退化模型參數(shù)更新和剩余壽命預(yù)測(cè)：當(dāng)獲得新的退化數(shù)據(jù)和時(shí)變溫度時(shí)，利用貝葉斯濾波算法更新退化模型的參數(shù)，求取隨機(jī)過(guò)程首達(dá)時(shí)間，然后進(jìn)將估計(jì)參數(shù)帶入到剩余壽命累積分布函數(shù)中，即可實(shí)現(xiàn)剩余壽命的預(yù)測(cè)。

對(duì)基于電化學(xué)原理的鋰電池而言，溫度是影響其性能、壽命的關(guān)鍵因素，面對(duì)時(shí)變的環(huán)境溫度，鋰電池性能退化率為關(guān)于溫度T的時(shí)變函數(shù)，在運(yùn)行過(guò)程中，環(huán)境溫度及相應(yīng)逗留時(shí)間是隨機(jī)的，如圖1所示：

本發(fā)明的實(shí)驗(yàn)證明，通過(guò)對(duì)基于電化學(xué)原理的鋰電池進(jìn)行時(shí)變溫度的檢測(cè)，能夠得到運(yùn)行中鋰電池的不同溫度，進(jìn)而考慮時(shí)變環(huán)境溫度影響的車(chē)用鋰電池退化建模，并通過(guò)退化模型參數(shù)估計(jì)及預(yù)測(cè)鋰電池的使用壽命，有利于退化模型參數(shù)更新和剩余壽命預(yù)測(cè)，同時(shí)通過(guò)本申請(qǐng)的方法能夠?qū)崿F(xiàn)鋰電池的預(yù)測(cè)性維護(hù)，提高電動(dòng)汽車(chē)的安全性具有重要意義

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何不經(jīng)過(guò)創(chuàng)造性勞動(dòng)想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。