锂离子电池剩余寿命预测：基于监测参数的健康因子与高斯过程回归

"庞景月、马云彤、刘大同和彭宇在2014年1月的《中国科技论文》第9卷第1期中发表了一篇关于锂离子电池剩余寿命间接预测方法的文章。该研究针对在线预测锂离子电池剩余寿命时遇到的容量难以直接测量和预测不确定性的问题，提出了一种新方法。通过分析电池充放电过程中的监测参数，构建了一个预测健康因子，以表征电池的健康状态。同时，应用高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）来提供预测的不确定性范围，从而建立了一个完整的锂离子电池在线剩余寿命预测系统。实验基于NASA的锂离子电池数据集和卫星锂离子电池的试验数据，验证了这种方法的有效性，显示了良好的电池剩余寿命预测精度和对不确定性的管理能力。关键词包括：测试计量技术、锂离子电池、故障预测和健康管理、剩余寿命预测、高斯过程回归和健康因子。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **锂离子电池剩余寿命预测**：锂离子电池的剩余寿命是电池健康状态的重要指标，对于设备维护和安全管理具有重要意义。然而，在线预测时，容量的直接测量往往存在困难。 2. **健康因子构建**：为了克服这一挑战，研究者提出了一种新的方法，通过监测电池的充放电参数来构建一个代表电池健康状态的预测因子，这被称为健康因子。 3. **高斯过程回归(GPR)**：GPR是一种非参数统计学习方法，用于处理不确定性问题。在电池剩余寿命预测中，GPR被用来量化预测的不确定性，提供了一个预测结果的置信区间。 4. **不确定性管理**：通过对预测模型引入GPR，研究者能够对电池剩余寿命的预测误差进行估计，从而提高了预测的可靠性，并提供了对预测不确定性的有效管理。 5. **实证研究**：论文利用NASA的锂离子电池数据集和卫星电池试验数据进行了验证，结果证明了所提方法在实际应用中的有效性，具备较高的预测精度和不确定性处理能力。 6. **应用领域**：这种方法对于电池管理系统(BMS)的设计和电池的健康管理有重要价值，特别是在需要实时监控电池性能的领域，如电动汽车、航天器和储能系统等。 7. **关键技术**：测试计量技术、故障预测和健康管理是研究的背景技术，它们为锂离子电池的健康状态评估和剩余寿命预测提供了理论和技术支持。 8. **分类号和标识**：该研究被归类于“TP206.3”（测试计量技术及仪器），文献标志码为“A”，文章编号为“2095-2783(2014)01-0028-09”，这些信息是学术出版物的标准标识。