电化学阻抗谱(electrochemical impedance spectroscopy,EIS)蕴含丰富的电池健康状态(state of health,SOH)信息,但不同频率的电化学阻抗数据间并不相互独立,直接利用全频段EIS数据构建SOH估计模型,往往存在精度低、计算复杂度高等问题...电化学阻抗谱(electrochemical impedance spectroscopy,EIS)蕴含丰富的电池健康状态(state of health,SOH)信息,但不同频率的电化学阻抗数据间并不相互独立,直接利用全频段EIS数据构建SOH估计模型,往往存在精度低、计算复杂度高等问题。鉴于此,本文提出了一种基于特征选择和高斯过程回归的SOH估计方法,可通过序贯前向搜索策略,结合交叉验证均方根误差指标,逐步搜索阻抗特征子集。基于此,采用基于水平图的多目标可视化决策方法,以均衡模型复杂度与精度为目标,综合考虑特征个数与交叉验证均方根误差,实施阻抗特征子集优选。所提方法已成功地应用于公开发表数据集。相比全频段EIS建模方法,本文作者所提方法可显著提升SOH估计精度,大幅降低EIS测试时间,为电化学阻抗技术应用于SOH在线估计提供理论和技术支撑。展开更多
文摘电化学阻抗谱(electrochemical impedance spectroscopy,EIS)蕴含丰富的电池健康状态(state of health,SOH)信息,但不同频率的电化学阻抗数据间并不相互独立,直接利用全频段EIS数据构建SOH估计模型,往往存在精度低、计算复杂度高等问题。鉴于此,本文提出了一种基于特征选择和高斯过程回归的SOH估计方法,可通过序贯前向搜索策略,结合交叉验证均方根误差指标,逐步搜索阻抗特征子集。基于此,采用基于水平图的多目标可视化决策方法,以均衡模型复杂度与精度为目标,综合考虑特征个数与交叉验证均方根误差,实施阻抗特征子集优选。所提方法已成功地应用于公开发表数据集。相比全频段EIS建模方法,本文作者所提方法可显著提升SOH估计精度,大幅降低EIS测试时间,为电化学阻抗技术应用于SOH在线估计提供理论和技术支撑。
