基于表面温度和增量容量的锂电池健康状态估计

被引：37

作者：

林名强 ^{[1
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吴登高 ^{[1
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郑耿峰 ^{[3
]}

武骥 ^{[4
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]}

机构：

[1] 福州大学电气工程与自动化学院

[2] 中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所

[3] 福建省特种设备检验研究院

[4] 合肥工业大学汽车与交通工程学院

[5] 安徽省智能汽车工程实验室

来源：

汽车工程 | 2021年 / 43卷 / 09期

关键词：

锂离子电池; 健康状态; DT曲线; 神经网络;

D O I：

10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.09.003

中图分类号：

TM912 [蓄电池]; U472 [汽车保养与修理];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 082301 [道路与铁道工程];

摘要：

本文中提出了一种基于电池表面温度和增量容量的健康状态(SOH)估计方法,分析了恒流充电过程中的温度变化曲线,从温度变化曲线中提取了3个几何特征作为健康因子,并与增量容量曲线的峰值结合作为反向传播神经网络的输入来建立模型估算SOH。试验结果验证了该方法的有效性,SOH平均估计误差仅在2%以下。

引用

页码：1285 / 1290+1284 +1284

页数：7

共 15 条

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