改进非线性自回归模型：锂离子电池退化预测与寿命估计

本文主要探讨了"论文研究-锂离子电池非线性退化效应建模及其循环寿命预测"这一主题，由郭力萌、卢斯远和刘大同三位学者合作完成。他们的研究聚焦于当前故障预测与健康管理领域的一个关键课题，即如何有效地预测锂离子电池的剩余使用寿命。锂离子电池作为现代电子设备的重要能量来源，其性能随时间逐渐下降，这种非线性退化特性是决定其使用寿命的关键因素。 传统的非线性改进自回归模型虽然在理论上有其优势，但在实际应用中，由于电池个体间的寿命差异，其适应性和预测准确性面临挑战。为了克服这个问题，研究人员提出了一个创新的方法，即引入寿命退化比例参数。这个参数能够更好地捕捉电池容量非线性退化的动态特性，使得模型能够更精确地反映电池的实际健康状态。 郭力萌硕士研究生的研究方向主要集中在测试信息处理技术和融合型故障预测与健康管理技术上，而刘大同博士则在自动化测试系统技术、智能测试信息处理以及故障预测和健康管理技术方面有所专长。他们结合自己的研究背景，通过实验验证了所提出的基于寿命退化比例参数的非线性改进自回归模型的有效性。该模型在实际应用中显示出强大的非线性退化特征预测能力，不仅适用于不同类型的锂离子电池，而且能提供相对准确的剩余寿命预测，对于电池的健康管理具有重要的实践价值。 本研究的关键词包括测试计量技术及仪器、锂离子电池、剩余寿命预测、自回归模型、非线性退化和退化比例参数。从测试计量技术的角度来看，这项工作对提高电池性能监控和维护策略具有重要意义，同时也为电池制造和使用领域提供了新的科学依据。 文章引用了中图分类号TP206.3，这表明它属于技术报告和技术标准类别，专门关注电池领域的测试与寿命预测方法。这篇论文不仅推动了锂离子电池健康管理和故障预测的前沿研究，也为电池行业的实际应用提供了一种实用的工具。