技術(shù)特征：

1.一種計及時變環(huán)境溫度影響的鋰電池退化建模及壽命預(yù)測方法，其特征在于：包括如下步驟：

(1).時變溫度：鑒于時變環(huán)境溫度的特點，擬采用多狀態(tài)連續(xù)時間時齊馬爾科夫過程描述，時變溫度的狀態(tài)集為Z＝{z₁,z₂,…z_N}，相應(yīng)各狀態(tài)逗留時間的期望為E＝{e₁,e₂,…e_N},狀態(tài)轉(zhuǎn)移率矩陣為H_i,i＝1,2,…N，擬取時間段(τ_i～τ_i+1)、i＝0,1,..N,的對應(yīng)的平均溫度為T_i，假設(shè)時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).時變環(huán)境溫度影響的車用鋰電池退化建模：考慮車用鋰電池退化率受時變溫度影響，擬構(gòu)建如下隨機過程描述電池性能退化：$X\left(t\right)=x_0+{\∫}_0^t\mathrm{\γ}(T,t;\mathrm{\θ})dt+\mathrm{\σ}W\left(t\right);$

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

(4).退化模型參數(shù)更新和剩余壽命預(yù)測：當(dāng)獲得新的退化數(shù)據(jù)和時變溫度時，利用貝葉斯濾波算法更新退化模型的參數(shù)，求取隨機過程首達時間，然后進將估計參數(shù)帶入到剩余壽命累積分布函數(shù)中，即可實現(xiàn)剩余壽命的預(yù)測。