基于LSTM神经网络的锂离子电池健康状态估计.docx
基于LSTM神经网络的锂离子电池健康状态估计
目录
基于LSTM神经网络的锂离子电池健康状态估计（1）．．．．．．．．．．．．．．4
一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
二、锂离子电池概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
锂离子电池的特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
锂离子电池的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
锂离子电池健康状态的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
三、LSTM神经网络介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
LSTM神经网络的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
LSTM神经网络的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
LSTM神经网络在电池健康状态估计中的应用前景．．．．．．．．．．．．．10
四、基于LSTM神经网络的锂离子电池健康状态估计方法．．．．．．．．．．12
数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
健康状态估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
五、实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
实验数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
六、与其他方法的比较与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
传统方法介绍及优缺点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
与其他机器学习方法的比较与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
对未来研究的展望与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
基于LSTM神经网络的锂离子电池健康状态估计（2）．．．．．．．．．．．．．30
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
1.3.1锂离子电池健康状态估计方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
1.3.2LSTM神经网络在电池健康状态估计中的应用．．．．．．．．．．．．．．36
锂离子电池健康状态估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.1电池健康状态评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.2传统电池健康状态估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.2.1统计模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2.2.2物理模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2.3基于机器学习的电池健康状态估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
2.3.1支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
2.3.2随机森林．．．．．．．．．．．．．．．．