空間鋰離子電池退化狀態識別和剩餘壽命預測方法研究

《空間鋰離子電池退化狀態識別和剩餘壽命預測方法研究》是依託哈爾濱工業大學，由劉大同擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：空間鋰離子電池退化狀態識別和剩餘壽命預測方法研究
• 依託單位：哈爾濱工業大學
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：劉大同

項目摘要

針對空間鋰離子電池壽命預測和在軌管理問題，開展退化狀態識別、物理退化模型最佳化及與數據驅動方法融合的壽命預測方法、基於FPGA可重構計算的電池管理系統等研究。首先，研究鋰離子電池退化特徵參數構建、特徵參數選擇和特徵提取，實現基於電池狀態監測參數的退化特徵識別；然後，研究加速退化效應、容量再生效應和淺度放電的影響因素及建模，實現物理退化模型最佳化，並研究基於稀疏貝葉斯學習的線上數據驅動預測算法，再基於統計濾波方法實現物理模型與數據驅動方法的預測融合；最後，面向空間在軌套用，研究基於FPGA可重構計算的線上數據驅動方法的計算模式問題，解決硬體計算結構、計算體系和計算單元等問題。構建面向空間在軌的電池管理系統平台和地面試驗壽命評估系統平台，實現方法驗證和套用評估。課題將在計算方法、計算模式兩個方面開展空間鋰離子電池壽命預測的創新性研究，為鋰離子電池未來的空間套用提供理論方法支撐和系統平台參考。

結題摘要

鋰離子電池因其比能量高、循環壽命長、安全性好等優勢，已經成為替代鎳氫、鎳鎘電池的第三代空間儲能電池。隨著我國太空飛行器大幅增加，太空飛行器系統將向在軌自主運行管理過渡，作為太空飛行器系統安全可靠運行的基礎，鋰離子電池的在軌狀態監測、性能預計和系統管理，已經成為航天領域的研究熱點和挑戰問題。 針對空間鋰離子電池壽命預測和在軌管理問題，本項目在空間鋰離子電池退化特徵識別、剩餘壽命（Remaining Useful Life，RUL）預測、RUL預測方法性能評估體系以及基於FPGA可重構計算的RUL預測計算模式四個方面開展深入的理論和套用研究，構建了空間可重構BMS平台以及地面可靠性壽命評估平台。首先，分析空間鋰離子電池的性能退化狀態，研究鋰離子電池退化特徵參數構建、特徵參數評價及特徵增強方法，實現基於電池狀態監測參數的退化特徵識別；第二，研究基於物理失效模型、機率等效融合模型、神經網路模型以及稀疏貝葉斯學習模型的鋰離子電池RUL預測方法，構建了完備的空間鋰離子電池剩餘壽命預測體系，實現了鋰離子電池RUL預測及結果的不確定性表征及管理；第三，針對基於不同原理的RUL預測方法，項目組對RUL預測方法性能評估體系開展研究，提出了一套完備的鋰離子電池RUL預測算法的性能評估指標；第四，面向空間在軌套用中計算資源有限的問題，項目組採用FPGA可重構計算方法，提出了基於RVM的鋰離子電池RUL預測算法的嵌入式計算結構及計算模式，解決了硬體計算結構、計算體系和計算單元等問題。最後，針對以上研究成果，項目組構建了面向空間在軌的電池管理系統平台和地面試驗壽命評估平台，實現了方法驗證和套用評估。 依託本課題研究，項目組在空間鋰離子電池壽命預測和在軌管理問題中的計算方法、計算模式兩個方面取得了突破性研究進展，構建了完備的鋰離子電池退化特徵提取、壽命預測及方法評價體系，創新性的將可重構計算技術與RUL預測方法融合，構建了天地一體的鋰離子電池健康管理平台，為鋰離子電池未來的空間套用提供理論方法支撐和系統平台參考。