礦用鋰離子電池狀態(tài)監(jiān)測與壽命預測研究.pdf

1、隨著煤炭工業(yè)發(fā)展和礦山設備技術進步，鋰離子電池在煤礦電氣設備的監(jiān)控、通訊和自動化系統(tǒng)應用日益廣泛，能否為設備提供安全、穩(wěn)定、高效的電源輸入，直接影響著礦井高效運行和人員生命安全。本文以礦用大容量磷酸鐵鋰電池為研究對象，設計了完善的礦用鋰離子電池狀態(tài)監(jiān)測與壽命預測系統(tǒng)，實現(xiàn)了對鋰離子電池狀態(tài)監(jiān)控、智能管理、自動保護，狀態(tài)估計與壽命預測等功能，改善了電池性能衰退、容量逐漸變低和壽命短等問題，對增強供電系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性具有重要的意義。

2、r>　　主要研究內(nèi)容包括：（1）分析研究鋰離子電池的工作原理與特性，包括充放電特性、倍率特性、循環(huán)特性等，總結(jié)影響電池SOC和RUL的因素，確定系統(tǒng)需監(jiān)測參數(shù)；（2）依據(jù)相關標準與功能需求，進行電池管理系統(tǒng)硬件設計，包括基于STM32的主控單元、電池組均衡單元、單總線溫度采集單元、電流監(jiān)測及保護單元、容量自檢單元等，設計了分階閥值電阻均衡電路、霍爾隔離和串聯(lián)精密電阻及電壓變換兩種高精度的電流采集方案和硬件檢測保護電路；（3）采用自適應性

3、強的BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行SOC估計，考慮SOC與放電倍率和電壓之間的內(nèi)在關系，對比采用彈性BP算法改進網(wǎng)絡學習性能，并基于實測數(shù)據(jù)通過MATLAB訓練得到有效網(wǎng)絡模型證明算法在SOC估計的有效性；（4）結(jié)合工況和電池模型難確定、樣本量小等現(xiàn)狀，采用 RVM回歸模型預測電池RUL，其中采用EM迭代算法解決Mackay迭代等算法中逆矩陣不存在的問題，將 DGM(1,1)和RVM結(jié)合來改善模型長期預測能力，并基于實測數(shù)據(jù)通過MATLAB訓練得到R