锂离子电池容量预测与检测系统：基于人工神经网络的方法

"锂离子容量快速预测及检测系统的实现" 锂离子电池作为现代电子设备的主要能源，其容量预测与检测技术对于保证电池性能和安全至关重要。这篇由哈尔滨理工大学硕士研究生于智龙在其导师王伟力指导下完成的学位论文，深入探讨了锂离子电池容量的快速预测及检测系统的设计与实现。 该系统采用了主从式结构设计，其中PC机作为主控端，负责实时监控与数据采集，而检测系统则作为从属部分，执行单点独立控制、能量回收和数据上传等功能。这样的设计确保了系统的高精度和高可靠性，同时也简化了操作流程，提高了检测效率，适应了锂离子电池产业对检测设备的严格需求。 论文重点研究了锂离子电池的开路电压和内阻与电池容量之间的关系，并引入人工神经网络技术，构建了锂离子电池容量预测模型。通过部分放电数据，该模型能快速预测电池的完整放电容量，减少了对电池进行全周期测试的需求，从而降低了检测成本。实验结果显示，该方法在容量预测上的误差在可接受范围内，满足了实际应用的需求。 此外，论文还探讨了电池容量衰减的问题，这对于理解电池的使用寿命和性能退化具有重要意义。通过对电池在不同充放电速率、放电深度（DoD）和循环温度条件下的表现进行分析，论文为优化电池管理策略提供了理论支持。 关键词涉及锂离子电池、容量衰减、容量预测以及神经网络，这些是当前电池科学与技术领域的热点问题。此研究不仅对锂离子电池的实验室检测设备设计有所贡献，也为未来电池性能的在线监测和健康管理提供了理论基础和实用工具。