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哈尔滨理工大学电子信息硕士学位论文

基于退化数据的锂离子电池剩余寿命预测

摘要

锂离子电池凭借能量密度高、循环寿命长及绿色环保等特点被广泛应用于新

能源行业。实际工作时，充放电循环、环境温度及自放电等因素都可能会导致锂

离子电池性能下降，当退化到一定的程度时电池会失效，伴随出现的漏电、短路

等现象也会威胁供电模组的安全，因此锂离子电池剩余寿命的精准预测至关重要。

本文对于锂离子电池剩余寿命预测方法进行研究，提出了基于改进粒子滤波的预

测方法和基于迁移学习及降噪自编码器-长短时记忆神经网络（DAE-LSTM）的预

测方法，并设计了电池寿命预测系统，具体如下：

首先，分析了锂离子电池剩余寿命预测的研究现状，总结出当前预测算法的

不足之处；论述了锂离子电池退化机理，总结出影响电池寿命退化的原因，为分

析退化数据及构建寿命预测模型提供理论依据；确定了本文所使用的电池退化健

康指标。

其次，针对锂离子电池剩余寿命预测精度低、泛化能力差等问题，提出了基

于改进粒子滤波的预测方法。将双高斯模型作为退化经验模型，拟合锂离子电池

的容量退化过程；通过先验知识设置退化模型的初始参数，并利用粒子滤波方法

进行参数更新，采用高斯混合方法进行粒子重采样，拟合重采样过程中粒子呈现

的非线性分布和长尾分布，保证预测结果的概率密度分布均匀且集中；不同数据

集的实验结果表明所提出的改进粒子滤波方法具有较高的预测精度。

然后，针对锂离子电池退化数据噪声大、数据量少以及不同生命时期的退化

趋势不同等问题，提出了基于迁移学习和DAE-LSTM的预测方法。构建变分自编

码器-生成对抗网络模型（VAE-GAN）生成多组数据，用于模型预训练；构建

DAE-LSTM模型进行数据降噪和容量预测，为了降低模型体量，此过程中的数据

降噪和预测共享同一个损失函数；利用迁移学习训练模型。不同的数据集的实验

结果表明所提方法精度高、鲁棒性强，能够有效提高锂离子电池剩余寿命的预测

效果。

最后，设计了电池剩余寿命预测系统，实现了锂离子电池试验过程的数据管

理、参数可视化功能，并嵌入多种寿命预测算法，得到各方法计算出的电池失效

阈值，为实际应用提供参考。

关键词锂离子电池；剩余寿命预测；深度学习；粒子滤波

-I-

哈尔滨理工大学电子信息硕士学位论文

RemainingUsefulLifePredictionofLi-ionBatteries

basedonDegradationData

Abstract

Li-ionbatteriesarewidelyusedinthenewenergyindustrybecauseoftheirhigh

energydensity,longcyclelifeandgreenenvironmentalprotection.Inactualwork,the

chargeanddischargecycle,ambienttemperature,self-dischargeandotherfactorswill

leadtothegradualfailureofLi-ionbatteries,andaccompaniedbyleakage,shortcircuit

andotherphenomena,willthreatenthesafetyofthepowermodule,soitisimportantto

accuratelypredicttheLi-ionbatteriesremaininglife.Thispaperstudiedtheremaining

lifepredictionmethodsofLi-ionbatteries,proposedImprovedParticleFilterAlgorithm

andTransferLearningDenoisingAutoe