基于RVM的锂离子剩余寿命预测方法

1、基于 RVM 的锂离子电池剩余寿命预测方法车辆车辆1204BY 罗正0121207250512 目录Contents研究基础锂离子电池剩余寿命直接预测方法锂离子电池剩余寿命间接预测方法1 1第一部分：研究基础01剩余寿命预测的定义 锂离子电池剩余寿命预测就是根据锂离子电池已知历史时刻的信息来预测循环寿命的过程。（Remaining Useful Life，RUL），如图1.1所示。02剩余寿命预测的意义 作为众多复杂电子系统电能源泉的蓄电池，其健康状态（State of Health，SOH）和寿命状态（State of Life，SOL）直接影响着系统的安全性和可靠性。国内外诸多实践证明，电

2、源系统故障是导致系统故障或失效的主要原因，因此需要对系统进行综合管理和控制。而预测为核心的自主健康管理通过对系统及其分系统健康状态的估计及寿命状态的预测，为系统的管理和控制提供决策参考及预测性维护信息，从而实现对系统的管理和控制，延长系统的寿命。所以，锂离子电池的剩余寿命预测具有重大的意义。03锂离子电池 RUL 预测方法 1.基于模型的方法从锂离子电池电化学反应的本质机理角度分析电池的运行机理并建立老化模型。基于机理模型的预测需要研究荷电状态、电解液浓度和扩散系数等内外部状态变量等老化因素对状态变量的影响，同时考虑电池内部运行机理和老化机理故障机理模型法粒子滤波（Particle Filte

3、r，PF）是贝叶斯框架下概率式的预测方法。基于PF的锂离子电池RUL预测方法，依托锂离子电池模型或经验退化模型，采用粒子滤波算法实现模型参数估计，并通过模型的外推获取未来时刻的退化特征以实现RUL的预测粒子滤波法03锂离子电池 RUL 预测方法 2.数据驱动方法AR 模型 高斯过程回归人工神经网络支持向量机（SVM)相关向量机（RVM）03锂离子电池 RUL 预测方法 各预测方法优缺点对比2 2锂离子电池剩余寿命直接预测方法01标题 基于动态灰色相关向量机的锂离子电池 RUL 预测方法12 基于增量相关向量机的锂离子电池 RUL 在线预测方法01基于动态灰色相关向量机的RUL 预测方法 总体方

4、法首先采用时间序列多步迭代预测方法，建立 RVM 预测模型，并对容量进行迭代预测，分析 RVM 参数对容量预测结果的影响。然后，在此基础上，采用灰色模型提高趋势预测能力，通过模型动态更新提高 RVM 迭代预测精度，从而实现 RUL 的长期趋势预测。最后通过锂离子电池容量数据集进行实验验证和分析。01基于动态灰色相关向量机的RUL 预测方法 DGM与 RVM 算法相结合采用一种趋势预测能力较强的方法即离散灰色模型（Discrete Grey Model，DGM）与 RVM 算法相结合，通过模型组合提高其趋势预测能力。然后在此基础上，采用 RVM 模型更新的策略获取迭代预测过程中的相关向量，以进一

5、步提高长期预测的精度。首先采用容量作为训练数据建立灰色预测模型，并将预测结果作为 RVM 的输入，原始训练样本作为 RVM 输出，建立 RVM 回归预测模型，并利用该模型进行回归预测。然后，将回归预测结果更新训练数据，采用相关性分析方法分析更新前后训练数据的相关性，并依此结果对 RVM 模型进行动态的更新，获得新的相关向量，以提高长期趋势预测的精度。01基于动态灰色相关向量机的RUL 预测方法 算法流程图2-2 DGM-RVM 算法流程02基于增量相关向量机的RUL 预测方法 优化增量RVM的RUL在线预测算法 目前广泛应用的增量学习算法，由于在线训练样本规模的增大，其计算效率较低，从而不适合

6、 RVM 算法。提出一种优化的增量 RV（Incremental o Ptimized RVM，IP-RVM）锂离子电池 RUL 在线预测算法。在IP-RVM 算法中，仅将 RVM 的相关向量与新增的样本构成训练样本，重新训练RVM 模型。目的是在精度可控条件下，提高在线预测的计算效率，为后续的实际应用奠定基础。02基于增量相关向量机的RUL 预测方法 RVM算法的计算流程 图2-4 RVM 算法预测流程02基于增量相关向量机的RUL 预测方法 IP-RVM 算法详细流程 02基于增量相关向量机的RUL 预测方法 优化算法流程图2-3 IP-RVM 算法流程锂离子电池剩余寿命间接预测方法030

7、301锂离子电池剩余寿命间接预测方法 DGM-RVM 算法方法首先，通过基于电池等时间放电电压数据序列的 Box-Cox 变换，实现了与表征锂离子电池性能状态退化近似线性相关的健康因子构建。然后利用 DGM-RVM 算法实现了锂离子电池 RUL 预测。 图3-1 锂离子电池健康因子提取方法框架01锂离子电池剩余寿命间接预测方法 其它方法 用高斯过程回归（Gaussian process regression,GPA)方法给出剩余寿命预测的不确定性区间，从而构建了锂离子电池在线剩余寿命预测的方法体系。01锂离子电池剩余寿命间接预测方法 其它方法 图3-2 基于 的预测流程图参考文献 1.周建宝. 基于RVM的锂离子电池剩余寿命预测方法研究 D. 哈尔滨:哈尔滨工业大学, 2013.2.庞景月, 马云彤, 刘大同, 彭宇. 锂离子电池剩余寿命间接预测方法J. 中国科技论文 , 2014, 9(1): 28-353.苗强, 崔恒娟, 谢磊, 周雪. 粒子滤波