重庆理工大学学报2023，Vol.37Issue(10) ：265-272.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.05.031

融合电化学阻抗与容量增量曲线特征的锂电池健康状态算法研究

Algorithm research on health state of a lithium battery by integrating the features of electrochemical impedance and incremental capacity curves

张兴红 徐翊 巩泽浩
重庆理工大学学报2023，Vol.37Issue(10) ：265-272.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.05.031
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融合电化学阻抗与容量增量曲线特征的锂电池健康状态算法研究

Algorithm research on health state of a lithium battery by integrating the features of electrochemical impedance and incremental capacity curves

张兴红 1徐翊 1巩泽浩1
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作者信息

  • 1. 重庆理工大学 两江国际学院,重庆 401135
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摘要

针对锂离子电池的安全运行问题,提出了一种特征融合的锂电池健康状态预测算法.该框架融合了电化学阻抗谱(electrochemical impedance spectroscopy,EIS)与容量增量分析(incremental capacity analysis,ICA)的健康特征,使用卷积神经网络(convolutional neural net-work,CNN)和改进型长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)建立特征与健康状态的映射关系,利用量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,QPSO)算法对混合网络结构进行超参数优化.最后,利用NASA PCoE数据集验证了该方法的准确性与可靠性.

关键词

锂离子电池/健康状态/电化学阻抗谱/容量增量分析

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基金项目

国家自然科学基金(52175454)

重庆理工大学研究生创新项目(gzlcx20223132)

出版年

2023
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
参考文献量9
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