基于深度学习的锂离子电池剩余寿命估计
2021-07-14曹孟达张亚军刘亚杰
曹孟达,张 涛,王 羽,张亚军,刘亚杰
(国防科技大学 系统工程学院,湖南 长沙 410073)
0 引言
随着我国工业的蓬勃发展,锂离子电池技术已广泛应用于车辆、航空航天、便携式电子设备等领域。与传统电池相比,锂离子电池具有许多优势,如高能量密度、循环寿命长、自放电率低且与其他电池化学物质相比没有记忆效应[1-3]。这些优势使得锂离子电池被应用在更广泛的领域,如新一代丰田普锐斯、比亚迪E6、K9和本田思域等电动汽车都采用锂离子电池作为动力来源。尤其是在航空航天领域,锂离子电池取代传统镍氢、镍镉电池,成为第三代卫星储能电池,并已经投入实际生产和应用,例如美国国家航空航天局(NASA)的火星探测漫游者项目(Mars Exploration Rover,MER)、欧洲航天局(ESA)的火星快车号(Mars Express)和日本的猎鹰(Falcon Bird)小行星都已经选择锂离子电池作为能量储备[4-5]。同时,锂离子电池使用期间的安全性、可靠性和稳定性是应用中关注的重点,通常需要安装电池管理系统(BMS)来确保电池系统的安全、高效运行[6-7]。
作为工业系统中的主要储能设备,锂离子电池故障常常会导致系统性能降低、失效,增加维修、维护成本[8]。1999年,美国太空试验空军研究实验室因电池内部阻抗异常而故障失效[9]。2013年,机载锂离子电池故障引起多架波音787失火,并导致所有同类型客机无限期停飞[10]。而卫星电源系统的锂离子电池由于工作环境特殊,维修困难,一旦出现故障,将导致卫星整体失效,无法运转。NASA发射的火星探测器电池存在过充问题,但操作者未及时发现其状态仍然将探测器的太阳能电池板朝太阳方向旋转,使电池温度过高而失效,最终导致探测器丢失。……
