文献综述
论文题目 基于高斯回归的车载锂电池剩余容量预测模型设计
- 锂电池剩余容量研究的目的及意义
随着社会经济和储能技术的发展，锂离子电池因其质量轻、低放电率和长寿命等优势，在全社会各领域均得到广泛应用。建立准确的锂离子电池容量退化模型，准确预测锂离子电池的剩余容量，是保障锂离子电池运行可靠性和安全性的基础，也是目前锂离子电池故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management PHM）技术的重要组成部分。
当前，锂电池存在寿命问题,其性能会随着使用逐渐退化。因此对锂离子电池精确地预测是很关键的。所以在实际工作中，需要对锂电池剩余寿命进行预测，这样可以提前预知电池的使用情况以及何时更换电池。锂离子电池是新一代的绿色高能充电电池，具有电压高、能量密度大、循环性能好、自放电小、无记忆效应等突出优点，即使在长时间的放电过后，也能够保持优越的温度特性，良好的防漏性能，稳定的工作电压，长久的工作寿命，得到国际领先汽车厂商的广泛认可。能很好地替代如汽油等的传统能源。近几年，锂电池的应用领域越来越广泛，从手机、笔记本电脑等电子产品，到混合动力车及电动车，甚至在飞机上作为备用能源的蓄电池也正逐步开始采用锂离子电池，远距离行星探测器等航天器上也已经开始应用锂离子电池作为储能核心部件。“智能电网”和“车辆到电网“(Vehicle to Grid,V2G)等热点业务和研究的兴起，正进一步推动作为未来“绿色”经济最有前途的技术一锂离子电池达到了前所未有的水平。
锂离子电池与其他类型电池系统一样有着寿命问题。寿命问题指影响其放电能力的正负极活性材料的物化结构性质、涂层的粘结强度、隔膜的质量等在循环充放电过程中逐渐劣化。意外的电池寿命终结会导致系统整体功能性失效，一个典型实例就是美国航空航天局发射的火星环球探测器在运行过程中发出错误指令，命令太阳电池板动作使之朝向太阳，该指令执行时没有考虑电池性能状态使得电池过放电、温升过高失去了再充电的能力，系统整体丧失了电力供应而失去联系。
汽车电池组在工作过程中常因充放电时间过长而产生过充电、过放电现象，不仅影响了电池的使用性能，缩短了电池的使用寿命，而且减少了电动汽车的续驶里程，降低了整车性价比;电池在使用寿命，耐受性及驱动器系列技术上的突破，最终将带来成本低廉，持久和耐受性好的锂离子电池的发展。但是，再好的锂离子电池，着时间的推移，老化，环境和运作状况等因素的影响，系统性能也会随降低。因此，一直希望能够检测到潜在的退化，采取相应的措施阻碍故障的蔓延并最终防止灾难性故障的发生。这就是健康监测所要做的工作。另一方面，预测处理解决在未来将会发生故障，预测系统/组件多久将会失效或不能达到令人满意的水平。健康监测和预测是实现系统接近零故障两个不可分割的组成部分。首先，在预测步骤中，将从健康监测中提取信息进行预测或者直接进行预测。在剩余使用生命预测不能准确情况下，将依赖健康监测反映锂离子电池的健康状况。有效的锂离子电池系统健康监测和预测功能，将充分解决客户关于安全问题的担心，并帮助企业在该领域占据早期优势地位。
目前，从设计的角度对电池的结构和材料已经进行了很多的改进，但实际使用中锂离子电池的寿命问题依然存在，特别是对于大容量动力电池及电池滥用场合。所以，从应用的角度对电池健康状况进行科学的评估和预测，进一步指导电池的运行和维护，防止电池过充、过放，估计电池性能状态、预测电池状态演变，是实现电池长时间可靠工作的重要方面，对于系统任务决策、防止灾难性事故的发生具有重要意义。
2 锂电池剩余容量国内外研究及概况
近年来锂电池得到越来越广泛的应用，其相关研究领域不断得到拓宽。过去，锂电池的研究主要集中在改善锂电池内部结构单元，比如通过优化锂电池材料来降低电化学反应消耗，通过使用合适的电解液来提高电池容量等。但是关于锂电池自身存在的性能退化及安全性、可靠性的研究则较少，因此，锂电池得到广泛应用后，这些问题也取得了人们的关注。锂电池的可靠性、安全性及性能退化方面的研究归于锂电池管理系统（Battery Management System,BMS）。国外运用模糊逻辑方法建立了电容和阻抗之间的经验关系估算出了集中锂电池的电荷状态。或通过研究电荷状态和一个特定频率区间的关系，使电池的电容阻抗在该频率区间内等于电感阻抗，从而确定电池的电荷状态。
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