准确的健康状态(state of health,SOH)估算可以确保锂离子电池安全可靠运行,延长其使用寿命。针对当前许多健康特征无法表征电池老化机理,异常工况时无法准确追踪SOH变化趋势的问题,本文提出一种经验模型与数据驱动相结合的SOH估算方法...准确的健康状态(state of health,SOH)估算可以确保锂离子电池安全可靠运行,延长其使用寿命。针对当前许多健康特征无法表征电池老化机理,异常工况时无法准确追踪SOH变化趋势的问题,本文提出一种经验模型与数据驱动相结合的SOH估算方法。将锂离子电池负极固体电解质界面(SEI)膜增厚机理融入Arrhenius定律中构建经验模型,然后采用最小二乘法进行参数辨识,并分别计算每个参数与容量的Spearman相关系数。结果表明,它们与容量衰退都具有强相关性,可以作为估算SOH的健康特征。此外,为了克服双向长短期记忆(bidirectional long and short term memory,BiLSTM)网络参数较多且容易陷入过拟合的问题,本文使用减平均优化(subtraction average based optimizer,SABO)算法对BiLSTM的超参数进行寻优,建立SOH估算模型。最后,采用实验测试数据与美国航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)数据验证了所提方法的适应性,并与长短期记忆(long and short-term memory,LSTM)网络、双向长短期记忆网络以及粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的双向长短期记忆网络3种算法的估算结果进行对比。结果表明,采用SABO-BiLSTM算法估算4节电池SOH的平均绝对百分比误差分别为0.043%、0.053%、0.259%、0.230%,相较于LSTM降低了94.58%、 92.85%、 88.65%、 90.13%,相较于BiLSTM降低了89.11%、91.60%、77.90%、76.41%,相较于PSO-BiLSTM降低了58.65%、58.91%、65.37%、69.29%。展开更多
目的建立皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PCC)和长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的反应液葡萄糖含量预测模型用以实时预测葡萄糖酸锌生产过程中反应液葡萄糖含量。方法通过葡萄糖酸锌制备实验,结合PC...目的建立皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PCC)和长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的反应液葡萄糖含量预测模型用以实时预测葡萄糖酸锌生产过程中反应液葡萄糖含量。方法通过葡萄糖酸锌制备实验,结合PCC理论确定对反应液葡萄糖含量有较大影响的因素,对这些因素进行数据采集并将其作为神经网络的输入变量,采集反应液葡萄糖含量数据并进行处理,将其作为神经网络的输出变量,进而建立反向传播神经网络(backpropagation neural network,BP)和LSTM神经网络的反应液葡萄糖含量预测模型。结果通过100次模型迭代训练,对照BP反应液葡萄糖含量预测模型可以看出LSTM反应液葡萄糖含量预测模型在测试集的误差约为0.45%,误差较小,准确度较高。结论基于LSTM反应液葡萄糖含量预测模型显著提高了预测精度,相比现有检测方法更加智能高效,能够有效辅助生产进行。展开更多
文摘准确的健康状态(state of health,SOH)估算可以确保锂离子电池安全可靠运行,延长其使用寿命。针对当前许多健康特征无法表征电池老化机理,异常工况时无法准确追踪SOH变化趋势的问题,本文提出一种经验模型与数据驱动相结合的SOH估算方法。将锂离子电池负极固体电解质界面(SEI)膜增厚机理融入Arrhenius定律中构建经验模型,然后采用最小二乘法进行参数辨识,并分别计算每个参数与容量的Spearman相关系数。结果表明,它们与容量衰退都具有强相关性,可以作为估算SOH的健康特征。此外,为了克服双向长短期记忆(bidirectional long and short term memory,BiLSTM)网络参数较多且容易陷入过拟合的问题,本文使用减平均优化(subtraction average based optimizer,SABO)算法对BiLSTM的超参数进行寻优,建立SOH估算模型。最后,采用实验测试数据与美国航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)数据验证了所提方法的适应性,并与长短期记忆(long and short-term memory,LSTM)网络、双向长短期记忆网络以及粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的双向长短期记忆网络3种算法的估算结果进行对比。结果表明,采用SABO-BiLSTM算法估算4节电池SOH的平均绝对百分比误差分别为0.043%、0.053%、0.259%、0.230%,相较于LSTM降低了94.58%、 92.85%、 88.65%、 90.13%,相较于BiLSTM降低了89.11%、91.60%、77.90%、76.41%,相较于PSO-BiLSTM降低了58.65%、58.91%、65.37%、69.29%。
文摘目的建立皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PCC)和长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的反应液葡萄糖含量预测模型用以实时预测葡萄糖酸锌生产过程中反应液葡萄糖含量。方法通过葡萄糖酸锌制备实验,结合PCC理论确定对反应液葡萄糖含量有较大影响的因素,对这些因素进行数据采集并将其作为神经网络的输入变量,采集反应液葡萄糖含量数据并进行处理,将其作为神经网络的输出变量,进而建立反向传播神经网络(backpropagation neural network,BP)和LSTM神经网络的反应液葡萄糖含量预测模型。结果通过100次模型迭代训练,对照BP反应液葡萄糖含量预测模型可以看出LSTM反应液葡萄糖含量预测模型在测试集的误差约为0.45%,误差较小,准确度较高。结论基于LSTM反应液葡萄糖含量预测模型显著提高了预测精度,相比现有检测方法更加智能高效,能够有效辅助生产进行。
