基于低频电化学噪声的锂离子电池使用寿命预测方法

本发明属于锂离子电池寿命预测及低频电化学噪声分析，特别涉及一种基于低频电化学噪声的锂离子电池使用寿命预测方法。

背景技术：

1、锂离子电池被广泛应用于手机汽车、航空航天、工业制造、能源开发等领域。虽然锂离子电池具有比能量大，使用寿命长的特征，但是在由于电池状态随着使用时间不断的衰退导致设备故障和损坏，甚至引发安全事故的问题仍然频繁发生。因此，需要及时合理地预测锂离子的退化和寿命状况，这对于保证设备功能的稳定性，保证设备的安全使用和运行具有十分重要的意义。

2、当前针对锂离子电池寿命的检测和预测应用较为广泛的主要有两种手段：一种是直接测量法，在良好的试验环境下直接通过充放电检测锂离子电池的容量，该测量方法对实验设备和环境都有着较高的要求，而且无法实现对电池退化的预见性；另一种是电化学阻抗谱法，利用锂离子电池电化学阻抗谱的变化来预测锂离子电池的寿命，该方法能够间接表现出电池内部材料在老化过程中的变化，但是该方法的预测结果在电池退化的后期误差较大。实际上，锂离子电池在退化过程中其内部微观结构、化学组成都在不断变化，在这些损伤和衰退达到一定程度时导致电池寿命出现较大的衰退，现有的方法均是从锂离子电池的电性能方面对锂离子电池的寿命进行检测和预测，而忽视了电池内部微观组成的变化。目前已有相关研究确定了锂离子电池低频电化学噪声和内部微观损伤的关系，但是还没有基于低频电化学噪声通过模型拟合的方式定量预测锂离子电池健康状况和寿命的相关研究。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于低频电化学噪声的锂离子电池使用寿命预测方法，基于电池容量和低频电化学噪声的测量结果，提取噪声频域特征参数，采用多元线性模型对电池的容量退化进行建模分析，能够准确地建立电池噪声频域特征参数与电池容量间地定量关系，并且能够预测电池寿命，其预测结果真实可信。

2、为实现上述目的，本发明公开了一种基于低频电化学噪声的锂离子电池使用寿命预测方法，其包括：

3、s1：对锂离子电池进行试验，构建电池容量退化空间，并采集低频噪声时序信号；

4、设计锂离子电池充放电循环试验，设计锂离子电池低频噪声测量试验，开展锂离子电池充放电和低频噪声测量试验，构建电池容量退化空间并采集低频噪声时序信号；所述电池容量退化空间是由n组试验数据组成的集合，一个空间包含1列k行数据，具体为：

5、

6、其中，为第i个电池容量退化向量；为第j个第i次试验电池的电池容量；i为参与试验的电池数编号；j为电池循环次数编号；n为参与试验的电池数；k为电池循环组数；m充放电测试间隔循环次数；

7、s2：处理低频噪声时序信号，构建频域特征参数空间；

8、对步骤s1中的低频噪声时序信号进行滤波和陷波处理，提取低频噪声的频域信息，构建低频电化学噪声的频域特征参数空间所述频域特征参数空间是由n组试验数据组成的集合；一个空间包含3列k行数据，具体为：

9、

10、其中，为第i个电池的频域特征参数空间；为第j个第i次试验电池低频噪声中1/f噪声分量的斜率；为第j个第i次试验电池低频噪声中1/f噪声分量的转折频率；为第j个第i次试验电池低频噪声中g-r噪声分量的带宽；

11、s3：基于相关性分析和最小二乘法建立锂离子电池寿命预测模型；

12、对步骤s1中的电池容量退化空间和步骤s2中的频域特征参数空间进行相关性分析；采用最小二乘法中的一次多项式作为关联函数进行回归拟合，得到锂离子电池寿命预测模型，具体为：

13、

14、其中，为锂离子电池寿命预测；a0为寿命预测模型函数的常数项；b1为第一输入变量影响系数；b2为第二输入变量影响系数；b3为第三输入变量影响系数；

15、当有n组试验数据时，锂离子电池寿命预测模型为矩阵形式，具体为：

16、c＝x·p；

17、其中，c为电池容量结果向量；x为频域特征参数矩阵；p为参数向量；

18、s4：使用锂离子电池寿命预测模型完成对锂离子使用寿命的预测；

19、获得步骤s3中的锂离子电池寿命预测模型，进行相关性分析；获得待测锂离子电池的低频电化学噪声的频域特征参数，得到待测锂离子电池容量，再对应到待测锂离子的理论循环次数，根据锂离子电池寿命预测模型得到锂离子电池的寿命预测结果。

20、可优选的是，所述步骤s1中设计锂离子电池充放电循环试验，具体为：

21、根据电池性能参数设定待测锂离子电池容量退化阈值为80％；

22、根据样本电池预计循环寿命lc、单次充放电循环时间t及样本电池数n，确定充放电测试间隔循环次数m，通过km次循环使电池出现容量退化现象，并记录循环km次后的电池容量和过程电压电流曲线，判断锂离子电池寿命；所述充放电测试间隔循环次数m，具体为：

23、

24、其中，lc为样本电池预计循环寿命；t为样本电池单次充放电循环时间；表示向上取整。

25、可优选的是，所述步骤s1中设计锂离子电池低频噪声测量试验，具体为：

26、首先，选择低本底噪声和高放大增益的低通信号放大器和设定采集频率的采集卡，组装搭建电磁屏蔽性能良好的低频噪声测量试验平台；

27、然后，对电池样本进行m次充放电循环后，取电池满电状态进行无负载式测量，并记录循环k次后的电池的噪声时序数据。

28、可优选的是，所述步骤s1中开展锂离子电池充放电和低频噪声测量试验，具体为：

29、对选定的n个锂离子电池进行充放电循环实验，得到n个锂离子电池在km次循环后的电池容量，进而构建n组锂离子电池的容量退化样本空间其中一个空间包含1列k行数据，为第n个电池在km次循环后的电池容量；

30、然后，利用搭建的电池低频噪声测量试验平台，在km次循环后测量得到电化学噪声。

31、可优选的是，所述步骤s2中的低频噪声时序信号进行滤波和陷波处理，具体步骤为：

32、s211：将采集得到n个样本的电化学噪声进行100hz低通滤波，将采集过程中耦合的高频电信号干扰剔除；

33、s212：进行陷波处理，将实验时滤波过程中耦合进入的交流电干扰剔除；

34、s213：留下100hz以下无交流电分量的低频电化学噪声，得到n组待分析的噪声时序数据集；所述电化学噪声是时序信号数据集，若采样率为fs，采样时长为ts，则该时序信号数据集的长度为fs*ts；在低频电化学噪声预处理中，需要保留时序数据中间300s的数据，获得准确数据。

35、可优选的是，所述步骤s2中的提取低频噪声的频域信息，具体步骤为：

36、s221:将时序信号进行傅里叶变换，得到频域信号；

37、s222:将频域信号用welch方法，求得功率谱密度；

38、s223:通过低频噪声的特征比对，对低频噪声部分的1/f噪声分量和g-r噪声分量分别提取指数n0、转折频率f0和g-r噪声带宽δf，得到低频噪声部分的1/f噪声分量和g-r噪声分量。

39、可优选的是，所述步骤s3中的频域特征参数矩阵x和参数向量p，具体为：

40、所述频域特征参数矩阵x，具体为：

41、

42、所述参数向量p，具体为：

43、p＝(a0,b1,b2,b3)t。

44、可优选的是，所述步骤s3中采用最小二乘法中的一次多项式作为关联函数进行回归拟合，得到锂离子电池寿命预测模型是建立响应变量电池容量与一组输入变量频域特征参数和之间的函数关系，具体过程为：

45、s31：将步骤s1中所获取的电池的容量退化样本空间和步骤s2中所获取的电池的低频电化学噪声频域特征参数的样本空间构建出电池容量结果向量c及频域特征参数矩阵x，令初始的参数向量

46、s32：计算误差向量，具体为：

47、e＝x·p-c；

48、其中，e为误差向量；

49、s33：在低频电化学噪声频域特征参数的样本空间内，遍历参数向量p的取值，使得e2最小，来确定待求参数向量p。

50、可优选的是，所述步骤s3中的进行相关性分析，具体为：

51、若相关性分析结果的相关系数小于等于0.8，则锂离子电池使用寿命预测模型的拟合效果未达到要求；

52、若相关性分析结果的相关系数大于0.8，则锂离子电池使用寿命预测模型的拟合效果达到要求；

53、所述相关系数的计算公式具体为：

54、

55、其中，ρ(c,yi)为相关系数；yi为频域特征参数向量,其中，i＝1,2,3；cov(c,y)为协方差；d(c)为电池容量结果向量c的方差；d(yi)为频域特征参数向量yi的方差；

56、所述频域特征参数向量yi，具体为：

57、

58、其中，y1为频域特征参数第一向量；y2为频域特征参数第二向量；y3为频域特征参数第三向量。

59、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

60、本发明基于电池容量和低频电化学噪声的测量结果，提取噪声频域特征参数，采用多元线性模型对电池的容量退化进行建模分析，能够准确地建立电池噪声频域特征参数与电池容量间地定量关系，并且能够预测电池寿命，其预测结果较其他方法真实可信。本发明能够使用电池内部退化机理直接产生的现象进行建模分析，能够用于电池寿命预测的分析和计算，为在指导电池的合理选择与使用，提高电池的使用可靠性及优化提供了技术支撑。