【摘 要】
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为缓解因经济快速发展带来的环境污染和能源短缺的压力,电动汽车行业得到政府和企业的极大重视并获得快速发展。现阶段电动汽车主要使用锂离子动力电池,但电池的安全始终是电动汽车发展的重要问题之一。目前对锂离子动力电池安全性的研究主要集中在健康状态（State of Health,SOH）和剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）。国内外学者使用多种方法对锂离子动力电池SOH和RU
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为缓解因经济快速发展带来的环境污染和能源短缺的压力,电动汽车行业得到政府和企业的极大重视并获得快速发展。现阶段电动汽车主要使用锂离子动力电池,但电池的安全始终是电动汽车发展的重要问题之一。目前对锂离子动力电池安全性的研究主要集中在健康状态（State of Health,SOH）和剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）。国内外学者使用多种方法对锂离子动力电池SOH和RUL进行预测,但预测准确性较为有限。为此,本文以美国航天局卓越预测中心的锂电池数据为基础,提取锂离子电池失效特征并采用灰色关联分析方法和特征组合比较进行特征选择,基于改进的最小二乘支持向量机对锂离子动力电池SOH和RUL进行预测。论文主要工作和创新点如下:（1）提取了锂离子动力电池失效特征参数,计算了不同失效特征参数作为锂电池SOH估计模型输入的灰色关联度,并据此确定了恒流充电时间、恒压充电容量和恒压充电平均温度等参数作为锂电池SOH估计模型输入失效特征参数。（2）选取低温、室温和高温3种充电工况下锂电池数据作为训练集,并使用遗传算法优化基于最小二乘支持向量机的锂离子动力电池SOH预测模型,获得了较好的锂离子动力电池SOH预测效果。（3）提取恒流充电时间和恒压充电容量作为预测锂离子动力电池剩余使用寿命模型的输入失效特征参数,并采用粒子群算法优化锂离子动力电池剩余使用寿命模型参数,获得了较好的锂离子动力电池剩余使用寿命预测效果,为预测电池剩余使用寿命提供了参考依据。
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