[发明专利]基于双重LS-SVM的锂电池热工艺时空建模方法

说明书

本发明公开了基于双重LS‑SVM的锂电池热工艺时空建模方法，步骤一，搭建锂电池充放电控制平台，步骤二，得到锂电池在循环充放电条件下的温度分布随时间变化的时空数据，步骤三，上位机通过PCA算法(即主成分分析算法)学习一组表征空间非线性特征的空间基函数，步骤四，上位机使用伽辽金方法将常微分方程模型a_i(t)分解成两个独立的非线性模块gⁱ(·)和hⁱ(·)，步骤五，上位机使用两个最小二乘支持向量机(LS‑SVM)串联构成双重LS‑SVM模型来逼近非线性模块gⁱ(·)和hⁱ(·)。用于LIBs温度分布的在线估计。使用两个最小二乘支持向量机(LS‑SVM)串联构成双重LS‑SVM模型模拟包含两个固有耦合非线性的分布式参数系统，在两个耦合非线性的性能近似方面更有效，并且模型精度高。

技术领域

本发明涉及锂电池热工艺建模领域，尤其涉及基于双重LS-SVM的锂电池热工艺时空建模方法。

背景技术

电动汽车(EV)和混合动力电动汽车(HEV)被视为解决由于石油消耗导致的当前能源和环境问题的解决方案。作为能量存储和转换组件，电池系统在电动汽车和混合动力电动汽车技术中至关重要。然而，电动汽车和混合动力汽车的电池技术进步不仅受材料的影响，还受其管理体系的制约。全面而准确的电池管理系统(BMS)对于最大限度地延长电池的寿命，效率和安全性至关重要。

锂离子电池(LIBs)作为电动汽车和混合动力汽车的能源因其高比能量和高能量密度而变得越来越受欢迎。LIBs的安全性，寿命和性能都与它们的热行为有关，属于分布式参数系统(DPS)。在线估计温度分布是非常困难的，因为很少有传感器可以放置在车辆电池系统中。一般来说，在线估算需要有效的数学模型，可以在操作过程中进行更新，特别是对于估算内部分配。因此，急需一种基于数据的时空建模方法来建立锂离子电池的热工艺模型，以实现锂离子电池在线温度监测和温度分布的在线估计。

发明内容

本发明的目的在于提出基于双重LS-SVM的锂电池热工艺时空建模方法，建立锂离子电池的热工艺模型，实现锂离子电池在线温度监测和温度分布的在线估计，并且建模精度高。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于双重LS-SVM的锂电池热工艺时空建模方法：

步骤一，搭建锂电池充放电控制平台，在锂电池的表面均匀布置多个温度传感器，并由数据采集装置将每个温度传感器采集到的温度数据传输给上位机，所述锂电池和电池测试柜电连接，由电池测试柜向所述锂电池提供输入信号使锂电池循环进行充放电；

步骤二，上位机统计所有温度传感器的温度数据，得到锂电池在循环充放电条件下的温度分布随时间变化的时空数据，并将所述时空数据定义为：

{T(x,y,z,t)|x＝1,...,n_x,y＝1,...,n_y,z＝1,...,n_z,t＝1,...,L},

其中，n_x表示时空数据在x方向的数据点个数，n_y表示时空数据在y方向的数据点个数，n_z表示时空数据在z方向的数据点个数，L为时间长度；

步骤三，上位机通过PCA算法(即主成分分析算法)学习一组表征空间非线性特征的空间基函数从而将步骤二采集到的时空数据T(x,y,z,t)解耦为：