[發明專利]一種基于區間截尾數據的鋰離子電池循環壽命分布擬合方法

有效

• 申請號: 202011602586.0
• 申請日: 2020-12-29
• 公開（公告）號: CN112782603B
• 公開（公告）日: 2022-05-17
• 發明（設計）人: 汪秋婷;沃奇中;戚偉;肖鐸;劉泓
• 申請（專利權）人: 浙大城市學院
• 主分類號: G01R31/392
• 分類號: G01R31/392
• 代理公司: 杭州九洲專利事務所有限公司 33101
• 代理人: 張羽振

本發明涉及一種基于區間截尾數據的鋰離子電池循環壽命分布擬合方法，包括步驟：步驟1、周期性循環老化數據分析：設計周期性充放電實驗，測量每個鋰電池初始容量后，在設定的最小SOC值與最大SOC值之間進行反復充電和放電；步驟2、基于Weibull分布和反高斯分布建立概率密度函數；步驟3、基于全區域數據進行最大似然估計。本發明的有益效果是：基于Weibull分布和反高斯分布的失效時間特征，計算失效時間分布的最大似然估計；利用仿真實驗分析不同的EOL準則對估計精度的影響程度，在較少的檢測時間點的情況下丟失信息最少；本發明提出基于區間截尾數據的鋰電池壽命分布擬合方法具有實際應用意義。

技術領域

本發明屬于鋰電池剩余壽命(remaining useful life，RUL)的預測技術領域，具體涉及一種基于鋰電池長期循環充放電實驗數據的壽命模型，以及基于Weibull分布和反高斯分布的壽命分布擬合方法。

背景技術

鋰電池具有能量密度高、綠色環保等優勢，被廣泛應用于新能源電動汽車供電。鋰電池剩余壽命(remaining useful life，RUL)的預測屬于電池管理系統的重要組成部分之一，精確預測鋰電池RUL對電動汽車的安全運行、經濟發展有著重大的影響。目前，常用的電池RUL估算方法主要分為三大類：電池物理失效模型法、數據驅動法、基于融合技術的預測法。電池物理失效模型法易受外界環境干擾，難以動態跟蹤電池的衰退過程。數據驅動法則需要大量歷史數據為依托，當訓練數據量不夠大或包含條件不充分時，無法保證預測精度。壽命試驗就是在一批產品中隨機選取一些試驗產品，再把這些需要試驗的產品放在人們所實際關心的試驗條件下進行試驗，觀察并記錄這些試驗產品的失效時間。在進行壽命試驗過程中，為了能提前結束試驗，減少試驗的時間，通常采用截尾試驗。所謂的截尾試驗就是把一批產品投入到試驗當中，當有部分產品失效時就停止試驗，通常的截尾試驗有兩種，分別是定時截尾和定數截尾。在試驗中為了減少試驗的成本，方便數據的采集，通常會采用間隔觀測：等間隔觀測、等概率觀測和統計最優觀測。在實際的壽命試驗過程中由于某種原因會移走部分還未失效的產品，導致試驗數據缺失。因此如何利用這些不完全信息估計產品的壽命分布，成為鋰電池剩余壽命的預測技術領域的研究熱點。

發明內容

本發明的目的在于克服上述不足，提供一種基于區間截尾數據的鋰離子電池循環壽命分布擬合方法。

這種基于區間截尾數據的鋰離子電池循環壽命分布擬合方法，包括以下步驟：

步驟1、周期性循環老化數據分析：設計周期性充放電實驗，測量每個鋰電池初始容量后，在設定的最小SOC值與最大SOC值之間進行反復充電和放電；

步驟2、基于Weibull分布和反高斯分布建立概率密度函數(PDF)；

步驟3、基于全區域數據進行最大似然估計：當檢測數據為全區域數據(連續值)時，假設θ＝(θ₁,θ₂)表示Weibull分布和反高斯分布的參數向量，其中θ₁和θ₂分別為平均值參數和形狀參數；則Weibull分布的最大似然估計為θ_W＝(λ,β)，反高斯分布的最大似然估計為θ_IG＝(v,η)；基于似然理論得出平均值參數θ₁和形狀參數θ₂的參數向量θ＝(θ₁,θ₂)的漸近正態性；設n個鋰電池的壽命參數為各電池容量達到預先設定的終止電壓所對應的時間點，記為T₁,...,T_n；對于觀測樣本t＝(t₁,...,t_n)^T，對數似然函數為：

上式中，f為相應的概率密度函數，若為Weibull分布，則f為若為反高斯分布，則f為