基于短时弛豫电压与IBAS-BP网络的SOH估算

作     者：张家乐 王泰华 李亚飞 ZHANG Jia-le;WANG Tai-hua;LI Ya-fei

作者机构：河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454003 

出 版 物：《陕西科技大学学报》 (Journal of Shaanxi University of Science & Technology)

年 卷 期：2024年第42卷第1期

页      面：144-152,212页

学科分类：0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(51974326) 

主　　题：锂电池 健康状态 弛豫电压 BP神经网络 天牛须搜索算法 

摘      要：为提高锂电池健康状态(SOH)的在线估算精度,提出一种基于短时弛豫电压与IBAS-BP网络的SOH估算方法.首先,通过分析不同静置时间的弛豫电压与SOH的关系,选取10秒时的弛豫电压曲线进行特征提取,采用主成分分析法对所提取特征融合与降维,降低模型复杂度和特征间的冗余.其次,通过动态步长和S型权重改进BAS算法并对BP网络的初始权阈值寻优,建立IBAS-BP网络.再次,利用MD-MTD增强的数据训练IBAS-BP网络实现SOH估算.结果表明,由10秒内的弛豫电压中所提取的特征能有效反应电池的老化,可用于SOH的估算;与其它模型相比,所建IBAS-BP模型的估算精度更高,误差均保持在0.5%以内.最后,基于所提方法利用LabVIEW搭建了一种模拟电池在环管理系统,为电池安全管理提供了参考依据.