数据驱动锂离子电池在线寿命预测框架与应用

本文主要探讨的是"数据驱动的锂离子电池剩余寿命在线预测方法及其应用"这一主题。作者庞景月、马云彤和刘大同合作，针对锂离子电池在实际运行过程中存在的问题，如在线剩余寿命难以精确测量和预测结果的不确定性，提出了一个创新的解决方案。他们提出了一种基于锂离子电池充放电监测参数构建的剩余寿命预测健康因子的方法框架，这种方法不仅能够有效表征电池的健康状态，而且通过运用高斯过程回归（GPR）技术，能够提供剩余寿命预测的不确定性区间，增强了预测的可靠性和准确性。 文章的核心内容围绕以下几个方面展开： 1. 方法论：通过监测电池的充放电参数，构建一个健康因子模型，这个模型能够反映电池的实时状态，并利用高斯过程回归进行非线性、非参数的建模，使得预测结果更具说服力。 2. 解决难点：解决了在线状态下电池容量不易直接获取的问题，通过数据分析和模型建立，实现了对电池剩余寿命的动态预测，减轻了传统方法的局限性。 3. 验证与评估：作者通过对比NASA锂离子电池数据集和卫星锂离子试验数据进行了剩余寿命预测的实验验证，结果显示提出的预测方法框架在实际应用中表现出良好的效果，具有较高的预测精度和有效的不确定性管理能力。 4. 学术贡献：本文的研究对于测试计量技术及仪器领域，特别是锂离子电池的故障预测和健康管理具有重要意义，为提高电池的使用寿命和安全性提供了理论支持。 5. 作者背景：研究团队由庞景月博士研究生、刘大同讲师等组成，他们的研究方向包括数据驱动的异常检测、故障诊断和预测，以及自动测试系统技术和智能测试信息处理等领域。 6. 引用和分类：该论文被归类于TP206.3类别，体现了其在测试计量技术领域的学术价值。 这篇论文通过对锂离子电池在线剩余寿命预测问题的深入研究，为电池的健康管理提供了一种实用且高效的方法，对于电池行业的实际应用具有很高的参考价值。