動態(tài)灰色相關(guān)向量機的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法，本發(fā)明專利技術(shù)涉及動態(tài)灰色相關(guān)向量機的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法。本發(fā)明專利技術(shù)為了解決現(xiàn)有鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法中存在的缺點：只能給出單點預(yù)測值和依賴經(jīng)驗?zāi)Ｐ蛠斫顟B(tài)轉(zhuǎn)移方程預(yù)測精度差的問題。本發(fā)明專利技術(shù)首先采用灰色模型對小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢預(yù)測；然后采用相關(guān)向量機進(jìn)行回歸預(yù)測；最后針對多步預(yù)測問題，采用相關(guān)性分析動態(tài)地更行預(yù)測模型，即在組合模型的基礎(chǔ)上，將短期預(yù)測結(jié)果不斷地更新到訓(xùn)練數(shù)據(jù)序列中，進(jìn)行相關(guān)性分析，根據(jù)相關(guān)性進(jìn)行重新訓(xùn)練，進(jìn)而提高多步迭代預(yù)測的精度。本發(fā)明專利技術(shù)適用于鋰離子電池領(lǐng)域。
【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及一種鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法，具體涉及。
技術(shù)介紹
鋰離子電池以其優(yōu)越的性能已經(jīng)應(yīng)用于我們生活中的各個領(lǐng)域，目前已經(jīng)逐漸擴展到航空、航天等領(lǐng)域，如在軌衛(wèi)星、空間站等。隨著充放電循環(huán)的進(jìn)行，鋰離子電池內(nèi)阻增大，壽命降低。對于人類難以接近的空間應(yīng)用，鋰離子電池的故障或壽命縮短常常引發(fā)致命故障，如美國Mars Global Surveyor飛行器失效,就是由于電池故障導(dǎo)致計算機系統(tǒng)的一系列錯誤，致使電池系統(tǒng)直面太陽照射導(dǎo)致過熱造成安全系統(tǒng)失效所引發(fā)的任務(wù)失敗?？梢?，鋰離子電池剩余壽命預(yù)測是十分重要的。剩余壽命預(yù)測是個典型的時多步預(yù)測問題，而多步預(yù)測通常有兩種方法1)直接法，即通過一定的數(shù)學(xué)模型直接逼近h步的預(yù)測公式；2)迭代法，即通過一定的數(shù)學(xué)模型逼近I步預(yù)測公式，然后通過對其進(jìn)行迭代操作，進(jìn)而預(yù)測多步。由于直接方案對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的要求較高，在實際應(yīng)用中通常難以滿足，故本文針對鋰離子電池剩余壽命預(yù)測開展迭代預(yù)測方案研究。如圖2所示，鋰離子電池容量退化總體呈下降趨勢，局部存在明顯的容量再生現(xiàn)象，且鋰離子容量數(shù)據(jù)是典型的小樣本數(shù)據(jù)。直接采用相關(guān)向量機進(jìn)行迭代預(yù)測時，由于較少的數(shù)據(jù)樣本很難獲得較高的精度。由于迭代預(yù)測依賴于準(zhǔn)確的單步預(yù)測，單步預(yù)測誤差會隨著迭代過程的進(jìn)行而逐漸累積，最終導(dǎo)致多步預(yù)測精度急劇下降。目前，剩余壽命預(yù)測方法可分為基于模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動兩類?；谀Ｐ偷姆椒◤碾姵貎?nèi)部的電化學(xué)反應(yīng)出發(fā)建立電池等效電路模型，預(yù)測精度依賴模型的準(zhǔn)確性，而實際應(yīng)用很難準(zhǔn)確建立電池模型。數(shù)據(jù)驅(qū)動方法主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、粒子濾波方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法不需要建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型且具有極強的非線性映射能力，但訓(xùn)練時需要大量數(shù)據(jù)樣本。支持向量機方法針對小樣本、非線性問題具有明顯優(yōu)勢，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于預(yù)測領(lǐng)域，但其主要缺點是只能給出單點預(yù)測值。粒子濾波方法是概率式的預(yù)測，目前的研究較多，其主要缺點是依賴經(jīng)驗?zāi)Ｐ蛠斫顟B(tài)轉(zhuǎn)移方程。
技術(shù)實現(xiàn)思路
本專利技術(shù)為了解決現(xiàn)有鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法中存在的缺點只能給出單點預(yù)測值和依賴經(jīng)驗?zāi)Ｐ蛠斫顟B(tài)轉(zhuǎn)移方程預(yù)測精度差的問題，提出了。包括下述步驟步驟一、選擇鋰離子電池容量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并將該數(shù)據(jù)集合作為原始數(shù)據(jù)集合；步驟二、MDGM建模，對原始數(shù)據(jù)集合進(jìn)行預(yù)測；步驟三、根據(jù)預(yù)測結(jié)果更新原始數(shù)據(jù)集合中的元素；步驟四、判斷原始數(shù)據(jù)預(yù)測是否完成，若是，執(zhí)行步驟五；若否，則重復(fù)預(yù)測；步驟五、根據(jù)輸入為原始數(shù)據(jù)的預(yù)測值集合，輸出為原始數(shù)據(jù)集合，訓(xùn)練相關(guān)向量機模型；步驟六、容量預(yù)測根據(jù)步驟二得到的MDGM模型進(jìn)行短期預(yù)測，將該預(yù)測值輸入相關(guān)向量機模型得到預(yù)測步長為10的容量預(yù)測值；步驟七、將10個容量預(yù)測值更新到原始數(shù)據(jù)集合中，構(gòu)造等維新數(shù)據(jù)集合Y即在原始數(shù)據(jù)集合中從r元素開始刪除10個元素，其中，r=l;步驟八、對數(shù)據(jù)集合Zf與原始數(shù)據(jù)集合進(jìn)行相關(guān)性計算；步驟九、根據(jù)相關(guān)性計算結(jié)果進(jìn)行判斷，若相關(guān)性大于0. 9，判斷為是，將Xf作為輸入數(shù)據(jù)集合，執(zhí)行步驟十進(jìn)行遞推預(yù)測；否則，將I作為輸入數(shù)據(jù)集合，執(zhí)行步驟十五進(jìn)行遞推預(yù)測；步驟十、MDGM建模，將XT作為輸入數(shù)據(jù)集合進(jìn)行預(yù)測；步驟十一、判斷輸入數(shù)據(jù)集合預(yù)測是否完成，若是，執(zhí)行步驟十二 ；若否，則重復(fù)預(yù)測；步驟十二、保持向量機模型不變；步驟十三、容量預(yù)測根據(jù)步驟十一得到的MDGM模型進(jìn)行短期預(yù)測，將該預(yù)測值輸入相關(guān)向量機模型，得到預(yù)測步長為10的容量預(yù)測值，將10個容量預(yù)測值與失效閾值U分別進(jìn)行比較，判斷容量預(yù)測值是否小于失效閾值，U=L 38Ah，若是執(zhí)行步驟二十，否則返回執(zhí)行步驟十四；步驟十四、將10個容量預(yù)測值更新到原始數(shù)據(jù)集合中，構(gòu)造等維新數(shù)據(jù)集合，r=r+10,即在原始數(shù)據(jù)集合中從第r個元素開始刪除10個元素，執(zhí)行步驟九；步驟十五、MDGM建模，將Xf作為輸入數(shù)據(jù)集合進(jìn)行預(yù)測；步驟十六、根據(jù)預(yù)測結(jié)果更新輸入數(shù)據(jù)集合中的元素；步驟十七、判斷輸入數(shù)據(jù)集合的預(yù)測是否完成，若是，執(zhí)行步驟十八；若否，則重復(fù)預(yù)測；步驟十八、根據(jù)輸入為數(shù)據(jù)集合的預(yù)測值集合，輸出為步驟十六中的更新后的輸入數(shù)據(jù)集合，訓(xùn)練相關(guān)向量機模型；步驟十九、容量預(yù)測根據(jù)步驟十五得到的MDGM模型進(jìn)行短期預(yù)測，將該預(yù)測值輸入相關(guān)向量機模型，得到預(yù)測步長為10的容量預(yù)測值，將10個容量預(yù)測值與失效閾值U分別進(jìn)行比較，判斷容量預(yù)測值是否小于失效閾值，若是執(zhí)行步驟二十，否則返回執(zhí)行步驟十四；步驟二十、停止預(yù)測，停止預(yù)測時的容量所對應(yīng)的充放電循環(huán)次數(shù)，即為鋰離子電池剩余壽命預(yù)測值。本專利技術(shù)首先采用灰色模型對小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢預(yù)測，然后采用相關(guān)向量機進(jìn)行回歸預(yù)測，同時輸出預(yù)測結(jié)果的概率信息。最后針對多步預(yù)測問題，采用相關(guān)性分析動態(tài)地更行預(yù)測模型，從而提高預(yù)測精度。本專利技術(shù)采用了支持向量機類似的相關(guān)向量機(Relevance Vector Machine, RVM)是由美國Tipping博士 2000年提出的基于概率學(xué)習(xí)的稀疏Bayesian學(xué)習(xí)理論的算法模型。基于核函數(shù)的相關(guān)向量機，不僅能夠反映輸出結(jié)果的概率信息，并且擁有泛化能力強、固定超參數(shù)、學(xué)習(xí)算法簡單易實現(xiàn)的優(yōu)點，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于預(yù)測領(lǐng)域。本專利技術(shù)在組合模型的基礎(chǔ)上，提出動態(tài)訓(xùn)練的灰色相關(guān)向量機模型。將短期預(yù)測結(jié)果不斷地更新到訓(xùn)練數(shù)據(jù)序列中，然后進(jìn)行相關(guān)性分析，根據(jù)相關(guān)性進(jìn)行重新訓(xùn)練，進(jìn)而提高多步迭代預(yù)測的精度。同時，RVM還能輸出預(yù)測結(jié)果的概率信息，對于實際應(yīng)用具有重要意義。附圖說明圖1為本專利技術(shù)所述的的方法流程圖；圖2為鋰離子電池容量退化曲線圖；圖3為4個電池容量退化曲線圖，圖中X表示橫坐標(biāo)充放電周期,Y表示縱坐標(biāo)電池容量；圖4為Battery #5鋰離子電池容量退化曲線預(yù)測曲線圖；圖5為Battery #6鋰離子電池容量退化曲線預(yù)測曲線圖；圖6為Battery #7鋰離子電池容量退化曲線預(yù)測曲線圖。具體實施例方式具體實施方式一、結(jié)合圖1具體說明本實施方式，本實施方式所述的，包括下述步驟步驟一、選擇鋰離子電池容量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并將該數(shù)據(jù)集合作為原始數(shù)據(jù)集合；步驟二、MDGM建模，對原始數(shù)據(jù)集合進(jìn)行預(yù)測；步驟三、根據(jù)預(yù)測結(jié)果更新原始數(shù)據(jù)集合中的元素；步驟四、判斷原始數(shù)據(jù)預(yù)測是否完成，若是，執(zhí)行步驟五；若否，則重復(fù)預(yù)測；步驟五、根據(jù)輸入為原始數(shù)據(jù)的預(yù)測值集合，輸出為原始數(shù)據(jù)集合，訓(xùn)練相關(guān)向量機模型；步驟六、容量預(yù)測根據(jù)步驟二得到的MDGM模型進(jìn)行短期預(yù)測，將該預(yù)測值輸入相關(guān)向量機模型得到預(yù)測步長為10的容量預(yù)測值；步驟七、將10個容量預(yù)測值更新到原始數(shù)據(jù)集合中，構(gòu)造等維新數(shù)據(jù)集合# ,即在原始數(shù)據(jù)集合中從r元素開始刪除10個元素，所述的10個容量預(yù)測值為經(jīng)過十次充放電次數(shù)的充放電的電池容量，其中，r=l;步驟八、對數(shù)據(jù)集合尤 與原始數(shù)據(jù)集合進(jìn)行相關(guān)性計算；步驟九、根據(jù)相關(guān)性計算結(jié)果進(jìn)行判斷，若相關(guān)性大于0. 9，判斷為是，將U作為輸入數(shù)據(jù)集合，執(zhí)行步驟十進(jìn)行遞推預(yù)測；否則，將A=作為輸入數(shù)據(jù)集合，執(zhí)行步驟十五進(jìn)行遞推預(yù)測；步驟十、MDGM建模，將A:作為輸入數(shù)據(jù)集合進(jìn)行預(yù)測；步驟十一、判斷輸入數(shù)據(jù)集合預(yù)測是否完成，若是，執(zhí)行步驟十二 ；若否，則重復(fù)預(yù)測；步驟十二、保持向量機模型不變；步驟十三、容量預(yù)測根據(jù)步驟十一得到的MDGM模型進(jìn)本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點】
動態(tài)灰色相關(guān)向量機的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法，其特征在于：它包括下述步驟：步驟一、選擇鋰離子電池容量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并將該數(shù)據(jù)集合作為原始數(shù)據(jù)集合；步驟二、MDGM建模，對原始數(shù)據(jù)集合進(jìn)行預(yù)測；步驟三、根據(jù)預(yù)測結(jié)果更新原始數(shù)據(jù)集合中的元素；步驟四、判斷原始數(shù)據(jù)預(yù)測是否完成，若是，執(zhí)行步驟五；若否，則重復(fù)預(yù)測；步驟五、根據(jù)輸入為原始數(shù)據(jù)的預(yù)測值集合，輸出為原始數(shù)據(jù)集合，訓(xùn)練相關(guān)向量機模型；步驟六、容量預(yù)測：根據(jù)步驟二得到的MDGM模型進(jìn)行短期預(yù)測，將該預(yù)測值輸入相關(guān)向量機模型得到預(yù)測步長為10的容量預(yù)測值；步驟七、將10個容量預(yù)測值更新到原始數(shù)據(jù)集合中，構(gòu)造等維新數(shù)據(jù)集合即在原始數(shù)據(jù)集合中從r元素開始刪除10個元素，其中，r=1；步驟八、對數(shù)據(jù)集合與原始數(shù)據(jù)集合進(jìn)行相關(guān)性計算；步驟九、根據(jù)相關(guān)性計算結(jié)果進(jìn)行判斷，若相關(guān)性大于0.9，判斷為是，將作為輸入數(shù)據(jù)集合，執(zhí)行步驟十進(jìn)行遞推預(yù)測；否則，將作為輸入數(shù)據(jù)集合，執(zhí)行步驟十五進(jìn)行遞推預(yù)測；步驟十、MDGM建模，將作為輸入數(shù)據(jù)集合進(jìn)行預(yù)測；步驟十一、判斷輸入數(shù)據(jù)集合預(yù)測是否完成，若是，執(zhí)行步驟十二；若否，則重復(fù)預(yù)測；步驟十二、保持向量機模型不變；步驟十三、容量預(yù)測：根據(jù)步驟十一得到的MDGM模型進(jìn)行短期預(yù)測，將該預(yù)測值輸入相關(guān)向量機模型，得到預(yù)測步長為10的容量預(yù)測值，將10個容量預(yù)測值與失效閾值U分別進(jìn)行比較，判斷容量預(yù)測值是否小于失效閾值，U＝1.38Ah，若是執(zhí)行步驟二十，否則返回執(zhí)行步驟十四；步驟十四、將10個容量預(yù)測值更新到原始數(shù)據(jù)集合中，構(gòu)造等維新數(shù)據(jù)集合，r＝r+10,即在原始數(shù)據(jù)集合中從第r個元素開始刪除10個元素，執(zhí)行步驟九；步驟十五、MDGM建模，將作為輸入數(shù)據(jù)集合進(jìn)行預(yù)測；步驟十六、根據(jù)預(yù)測結(jié)果更新輸入數(shù)據(jù)集合中的元素；步驟十七、判斷輸入數(shù)據(jù)集合的預(yù)測是否完成，若是，執(zhí)行步驟十八；若否，則重復(fù)預(yù)測；步驟十八、根據(jù)輸入為數(shù)據(jù)集合的預(yù)測值集合，輸出為步驟十六中的更新后的輸入數(shù)據(jù)集合，訓(xùn)練相關(guān)向量機模型；步驟十九、容量預(yù)測：根據(jù)步驟十五得到的MDGM模型進(jìn)行短期預(yù)測，將該預(yù)測值輸入相關(guān)向量機模型，得到預(yù)測步長為10的容量預(yù)測值，將10個容量預(yù)測值與失效閾值U分別進(jìn)行比較，判斷容量預(yù)測值是否小于失效閾值，若是執(zhí)行步驟二十，否則返回執(zhí)行步驟十四；步驟二十、停止預(yù)測，停止預(yù)測時的容量所對應(yīng)的充放電循環(huán)次數(shù)，即為鋰離子電池剩余壽命預(yù)測值。FDA00002600374200011.jpg,FDA00002600374200012.jpg,FDA00002600374200013.jpg,FDA00002600374200014.jpg,FDA00002600374200015.jpg,FDA00002600374200016.jpg,FDA00002600374200021.jpg,FDA00002600374200022.jpg...
【技術(shù)特征摘要】
1.動態(tài)灰色相關(guān)向量機的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法，其特征在于它包括下述步驟 步驟一、選擇鋰離子電池容量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并將該數(shù)據(jù)集合作為原始數(shù)據(jù)集合； 步驟二、MDGM建模，對原始數(shù)據(jù)集合進(jìn)行預(yù)測； 步驟三、根據(jù)預(yù)測結(jié)果更新原始數(shù)據(jù)集合中的元素； 步驟四、判斷原始數(shù)據(jù)預(yù)測是否完成，若是，執(zhí)行步驟五；若否，則重復(fù)預(yù)測； 步驟五、根據(jù)輸入為原始數(shù)據(jù)的預(yù)測值集合，輸出為原始數(shù)據(jù)集合，訓(xùn)練相關(guān)向量機模型； 步驟六、容量預(yù)測根據(jù)步驟二得到的MDGM模型進(jìn)行短期預(yù)測，將該預(yù)測值輸入相關(guān)向量機模型得到預(yù)測步長為10的容量預(yù)測值； 步驟七、將10個容量預(yù)測值更新到原始數(shù)據(jù)集合中，構(gòu)造等維新數(shù)據(jù)集合Zf ,即在原始數(shù)據(jù)集合中從r元素開始刪除10個元素， 其中，r=l ； 步驟八、對數(shù)據(jù)集合AT與原始數(shù)據(jù)集合進(jìn)行相關(guān)性計算； 步驟九、根據(jù)相關(guān)性計算結(jié)果進(jìn)行判斷，若相關(guān)性大于O. 9，判斷為是，將ZT作為輸入數(shù)據(jù)集合，執(zhí)行步驟十進(jìn)行遞推預(yù)測；否則，將#作為輸入數(shù)據(jù)集合，執(zhí)行步驟十五進(jìn)行遞推預(yù)測； 步驟十、MDGM建模，將作為輸入數(shù)據(jù)集合進(jìn)行預(yù)測； 步驟十一、判斷輸入數(shù)據(jù)集合預(yù)測是否完成，若是，執(zhí)行步驟十二 ；若否，則重復(fù)預(yù)測； 步驟十二、保持向量機模型不變； 步驟十三、容量預(yù)測根據(jù)步驟十一得到的MDGM模型進(jìn)行短期預(yù)測，將該預(yù)測值輸入相關(guān)向量機模型，得到預(yù)測步長為10的容量預(yù)測值，將10個容量預(yù)測值與失效閾值U分別進(jìn)行比較，判斷容量預(yù)測值是否小于失效閾值，U=L 38Ah，若是執(zhí)行步驟二十，否則返回執(zhí)行步驟十四； 步驟十四、將10個容量預(yù)測值更新到原始數(shù)據(jù)集合中，構(gòu)造等維新數(shù)據(jù)集合，r =r+ΙΟ,即在原始數(shù)據(jù)集合中從第r個元素開始刪除10個元素，執(zhí)行步驟九； 步驟十五、MDGM建模，將I作為輸入數(shù)據(jù)集合進(jìn)行預(yù)測； 步驟十六、根據(jù)預(yù)測結(jié)果更新輸入數(shù)據(jù)集合中的元素； 步驟十七、判斷輸入數(shù)據(jù)集合YT的預(yù)測是否完成，若是，執(zhí)行步驟十八；若否，則重復(fù)預(yù)測； 步驟十八、根據(jù)輸入為ΑΓ數(shù)據(jù)集合的預(yù)測值集合，輸出為步驟十六中的更新后的輸入數(shù)據(jù)集合，訓(xùn)練相關(guān)向量機模型； 步驟十九、容量預(yù)測根據(jù)步驟十五得到的MDGM模型進(jìn)行短期預(yù)測，將該預(yù)測值輸入相關(guān)向量機模型，得到預(yù)測步長為10的容量預(yù)測值，將10個容量預(yù)測值與失效閾值U分別進(jìn)行比較，判斷容量預(yù)測值是否小于失效閾值，若是執(zhí)行步驟二十，否則返回執(zhí)行步驟十四； 步驟二十、停止預(yù)測，停止預(yù)測時的容量所對應(yīng)的充放電循環(huán)次數(shù)，即為鋰離子電池剩余壽命預(yù)測值。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的動態(tài)灰色相關(guān)向量機的鋰離子電池剩余壽命預(yù)測方法，其特征在于步驟一所述的選擇鋰離子電池容量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并將該數(shù)據(jù)集合作為原始數(shù)據(jù)集合的具體過程為 選取當(dāng)前時刻之前60個充放電循環(huán)的鋰離子電池容量數(shù)據(jù)集合X(°) = {x(°) (1)，x(tl)3.根據(jù)...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：彭宇，劉大同，周建寶，郭力萌，彭喜元，
申請(專利權(quán))人：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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