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        基于信息熵和模糊綜合評(píng)判的動(dòng)力電池性能評(píng)估

        2017-03-20 01:39:48劉佳庚趙美紅
        關(guān)鍵詞:信息熵動(dòng)力電池

        劉佳庚++趙美紅

        摘 要:本文將圍繞新能源汽車動(dòng)力電池匹配和分組這一關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題開(kāi)展研究,建立了基于信息熵和模糊評(píng)價(jià)矩陣構(gòu)建動(dòng)力電池的綜合性能評(píng)價(jià)模型。實(shí)驗(yàn)表明該方法可信度和有效性較高,對(duì)動(dòng)力電池組進(jìn)行狀態(tài)對(duì)比和實(shí)時(shí)掌握動(dòng)力電池組的運(yùn)行狀態(tài)具有較好的指導(dǎo)意義。

        關(guān)鍵詞:動(dòng)力電池;信息熵;模糊評(píng)判;性能評(píng)估

        中圖分類號(hào):TD712 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        0.引言

        本文考慮到電池的綜合性能評(píng)價(jià)是一個(gè)多層次多因素相互聯(lián)系、相互制約的復(fù)雜系統(tǒng),建立信息熵和模糊綜合評(píng)判的理論模型可以對(duì)所有電池的綜合能進(jìn)行整體且較為全面的評(píng)價(jià),對(duì)每個(gè)電池進(jìn)行可靠的優(yōu)劣排序,為電池的篩選配組提供理論依據(jù)。

        1.信息熵及模糊評(píng)判介紹

        香農(nóng)(Shannon)于1948年提出信息熵的概念,將熱力學(xué)幾率擴(kuò)展到系統(tǒng)的各個(gè)信息源信號(hào)出現(xiàn)的幾率熵的概念最初產(chǎn)生于熱力學(xué),后來(lái)在信息論中用熵來(lái)表示事物出現(xiàn)的不確定性,假設(shè)某系統(tǒng)X可能出現(xiàn)于幾種不同的狀態(tài)x1,x2,…,xn,p(xi)代表狀態(tài)xi(i=1,2,…,n)出現(xiàn)的概率,則該系統(tǒng)的信息熵H(X)定義為

        (1)

        信息熵是信息無(wú)序度的度量,信息熵越大,信息的無(wú)序度越高,其信息的貢獻(xiàn)越??;反之信息熵越小,信息的無(wú)序度越小,信息的貢獻(xiàn)越大。

        模糊綜合評(píng)價(jià)法是一種基于模糊數(shù)學(xué)的綜合評(píng)價(jià)方法。具有結(jié)果清晰,系統(tǒng)性強(qiáng)的特點(diǎn),能較好地解決模糊的、難以量化的問(wèn)題,適合各種非確定性問(wèn)題的解決。

        2.評(píng)價(jià)模型

        2.1 信息熵評(píng)價(jià)模型

        對(duì)于待評(píng)價(jià)的電池,假設(shè)存在N個(gè)影響因素,有k個(gè)電池參與評(píng)價(jià),選取電池中各影響因素的最優(yōu)指標(biāo)構(gòu)成參考序列。

        對(duì)于動(dòng)力電池性能的評(píng)價(jià),構(gòu)造決策矩陣Aij=(aij)n×m,其中

        2.2 模糊關(guān)聯(lián)評(píng)價(jià)模型

        本文根據(jù)動(dòng)力電池的實(shí)際特性,選取偏小型隸屬函數(shù)和偏大型隸屬函數(shù)如下式所示:

        因素論域U和評(píng)價(jià)論域V之間的模糊關(guān)系用評(píng)價(jià)矩陣B表示為

        最后將模糊關(guān)聯(lián)評(píng)價(jià)矩陣與通過(guò)信息熵得到的權(quán)重做如下式的計(jì)算各個(gè)單體電池的綜合屬性值z(mì)i(ω)(i∈N)

        根據(jù)計(jì)算好的zi(ω)(i∈N)值對(duì)各個(gè)單體電池的性能進(jìn)行排序和擇優(yōu)。

        3.基于模糊矩陣和信息熵的動(dòng)力電池綜合評(píng)價(jià)

        3.1 模型評(píng)價(jià)集的選取

        選取充電、放電實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的開(kāi)路電壓、容量、內(nèi)阻、放電效率、終止電流、溫度變化共12個(gè)指標(biāo)構(gòu)成評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系。對(duì)7節(jié)動(dòng)力電池進(jìn)行充放電實(shí)驗(yàn),每節(jié)電池進(jìn)行50次實(shí)驗(yàn),求出各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)的平均值作為樣本參數(shù)值。

        3.2 信息熵確定影響電池性能因素的權(quán)重

        將指標(biāo)值決策矩陣,利用(3)、(4)式對(duì)矩陣中的各個(gè)元素做規(guī)范化處理去掉其量綱的影響得到歸一化矩陣R*并得到數(shù)據(jù),再根據(jù)(7)式計(jì)算屬性的信息熵,得到相應(yīng)的E值

        由此計(jì)算出各個(gè)影響因素的權(quán)重向量ω=(ω1,ω2,…,ωm)為:(0.8252、0.0835、0.6391、0.0241、0.0339、0.1829、0.3832、0.2437、0.0653、0.5821、0.2031、0.4831)

        3.3 確定模糊評(píng)價(jià)矩陣

        根據(jù)(9)、(10)兩式對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,并得到評(píng)價(jià)矩陣如下:

        通過(guò)上述評(píng)價(jià)模型最后計(jì)算出了動(dòng)力電池性能,可以將1#電池、3#電池、4#電池和7#電池組合在一起,這樣可以提高電池組的整體性能。

        結(jié)論

        本文提出的基于信息熵和模糊評(píng)判矩陣的綜合性能評(píng)價(jià)體系,所獲得的權(quán)重和評(píng)價(jià)矩陣均來(lái)自于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。避免了主觀因素對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果造成的不確定性。實(shí)現(xiàn)了對(duì)大容量能量型動(dòng)力電池的性能評(píng)價(jià)。

        參考文獻(xiàn)

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        [2]鄭方丹,姜久春,孫丙香,等.基于篩選配組應(yīng)用的動(dòng)力電池綜合性能評(píng)價(jià)方法研究[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2015(2):528-536.

        [3]顏湘武,郭琪,楊漾,等.動(dòng)力電池組健康狀態(tài)評(píng)價(jià)方法的研究[J].湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2015(2):93-99.

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