基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡的鋰離子電池SOH估計.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著電子科學技術的發(fā)展和人們生活水平的日益提高,鋰離子電池越來越多地出現(xiàn)在各種移動設備和電動汽車上。鋰離子電池經(jīng)常由于過充、過放而發(fā)生爆炸,因此電池管理系統(tǒng)(BMS)顯得至關重要。電池管理主要包括電池荷電狀況(SOC)估計、電池健康狀況(SOH)估計和電池均衡等。SOH是BMS需要監(jiān)控的電池關鍵參數(shù)之一,準確的SOH估算能夠幫助人們在系統(tǒng)安全性和經(jīng)濟效益之間取得更好的平衡。
　　SOH不能通過直接測量的方式得到,目前主要使用的間接

2、估計方法包括完全放電法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的算法和基于卡爾曼濾波器的算法等。本文首先詳細介紹了幾種常用的SOH估計方法,并對比分析了它們在電池SOH估算方面的優(yōu)缺點。接著,結合實際應用情況,本文將SOH歸納為“很新”、“新”、“一般”,“舊”和“很舊”五個階段,并在此基礎上提出了基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(DBN)的電池SOH估算方法。DBN模型的結構是根據(jù)以往的經(jīng)驗人工構建的,而模型的參數(shù)則是通過電池老化實驗中獲得的數(shù)據(jù)學習得到的;本文使用前向算法

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