【摘" 要】文章利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，搭建LSTM鋰電池容量失效預(yù)測(cè)模型。通過(guò)對(duì)大量試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取關(guān)鍵特征，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并將訓(xùn)練后的模型與電池模型進(jìn)行融合，利用該模型進(jìn)行試驗(yàn)，通過(guò)對(duì)比分析驗(yàn)證該模型可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電池失效，從而為電動(dòng)汽車電池管理提供有效的技術(shù)支持。

【關(guān)鍵詞】鋰電池；容量失效；LSTM；大數(shù)據(jù)

中圖分類號(hào)：U469.72" " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " 文章編號(hào)：1003-8639（ 2024 ）08-0021-03

Failure Prediction of Lithium Battery Capacity Based on Big Data

WANG Wenli，WEI Limei

（Shengrui Transmission Co.，Ltd.，Weifang 261000，China）

【Abstract】This article uses big data technology to build an LSTM lithium battery capacity failure prediction model. By analyzing a large amount of experimental data，extracting key features，training the network，and integrating the trained model with the battery model，the model was used to conduct experiments. Through comparative analysis，it was verified that the model can accurately predict battery failure，thereby providing Provide effective technical support for electric vehicle battery management.

【Key words】lithium battery；capacity failure；LSTM；big data

作者簡(jiǎn)介

王文麗，女，工程師，工程碩士，主要從事汽車零部件失效分析及質(zhì)量控制技術(shù)研究工作。

隨著國(guó)際石油價(jià)格上揚(yáng)及各國(guó)對(duì)于環(huán)保問(wèn)題的逐漸重視，新能源汽車逐漸成為世界汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。作為電動(dòng)汽車的主要能源，鋰離子電池?fù)碛心芰棵芏雀?、壽命長(zhǎng)和污染低等優(yōu)點(diǎn)，但其性能衰減及潛在安全風(fēng)險(xiǎn)需要得到關(guān)注[1]。在車用鋰電池使用過(guò)程中，隨著電池循環(huán)充放電次數(shù)的增加，電池容量發(fā)生不可逆的衰退，電池的性能會(huì)逐漸下降甚至失效，帶來(lái)了一些安全隱患。一般認(rèn)為，當(dāng)電池的當(dāng)前剩余最大容量低于初始值的80%時(shí)將達(dá)到壽命終點(diǎn)[2]，因此對(duì)汽車電池失效進(jìn)行精準(zhǔn)有效的預(yù)測(cè)和預(yù)警十分重要，在鋰離子電池失效之前及時(shí)進(jìn)行更換，可以有效地保障汽車與人員安全，避免重大事故發(fā)生，對(duì)于提高汽車使用安全性和延長(zhǎng)電池壽命具有重要意義。

1" 鋰電池衰退特性及常用預(yù)測(cè)方法

1.1" 衰退特性

鋰離子電池具有能量密度高、無(wú)記憶效應(yīng)、自放電率低等優(yōu)點(diǎn)，在多領(lǐng)域得到了普遍應(yīng)用。定量描述電池性能狀態(tài)的指標(biāo)稱為電池健康狀態(tài)（State of Health，SOH），其大小表征了電池相對(duì)于全新電池的存儲(chǔ)電能能力[3]，在各種電池特征參數(shù)中，電池容量常被用作表征電池退化的特征。一般情況下，SOH指實(shí)際測(cè)量容量Q（A·h）和額定容量Qr（A·h）之比：

SOH=×100%（1）

電池的測(cè)量容量在不斷進(jìn)行充放電的使用中會(huì)發(fā)生衰減，根據(jù)公式（1）將會(huì)導(dǎo)致SOH總體呈現(xiàn)不斷下降的趨勢(shì)，即電池退化。

電池的衰減容量根據(jù)原因分為兩個(gè)部分：①可以通過(guò)充電恢復(fù)的部分，一般由電池自放電造成；②不可逆轉(zhuǎn)的衰減部分，通常由電池內(nèi)部材料發(fā)生變化引起。鋰電池健康狀態(tài)的降低，主要指電池的不可逆容量衰減部分。其容量衰減是一個(gè)復(fù)雜的物理化學(xué)過(guò)程，主要包括電解液分解、電極材料老化、SEI膜增厚等。容量衰減的原因多樣且相互影響，研究表明，鋰離子電池的壽命受溫度、電流倍率和放電深度的影響[4-5]，具體表現(xiàn)為電池的內(nèi)阻增加、容量減少、放電性能變差等。

1.2" 預(yù)測(cè)模型分類

電池壽命預(yù)測(cè)技術(shù)對(duì)于電池行業(yè)的健康發(fā)展至關(guān)重要，其在提升電池使用效率、減少維護(hù)成本及促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展等方面發(fā)揮了積極作用。SOH的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)有助于用戶實(shí)施更為科學(xué)的電池管理策略，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置，可以為電池的更換提供可靠依據(jù)，減少不必要的浪費(fèi)。

目前，鋰電池容量預(yù)測(cè)模型主要分為3類：基于物理模型的方法、基于統(tǒng)計(jì)分析的方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。

1）物理模型方法：從電池內(nèi)部電化學(xué)機(jī)理的角度分析該電池的性能變化規(guī)律，充分考慮每個(gè)老化因素對(duì)電池內(nèi)外狀態(tài)變量，如溫度、電解液濃度等的影響，建立電池的退化模型。依賴于電池的物理化學(xué)特性，復(fù)雜度高，很難建立完善的退化模型，適用性差。

2）統(tǒng)計(jì)分析方法：通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)行預(yù)測(cè)，但精度有限。

3）機(jī)器學(xué)習(xí)方法：不需要考慮電池內(nèi)部復(fù)雜的反應(yīng)特性，只需獲得電池的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，利用算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，就能對(duì)電池的容量衰退情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，具有更高的靈活性、較高的預(yù)測(cè)精度和廣泛的應(yīng)用前景。

本文采用基于深度學(xué)習(xí)的LSTM模型搭建車用鋰電池容量預(yù)測(cè)模型。

2" 基于LSTM的電池失效預(yù)測(cè)模型

2.1" LSTM模型

長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，LSTM）是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）的變體，專門(mén)用于處理序列數(shù)據(jù)。相比傳統(tǒng)的RNN結(jié)構(gòu)，LSTM引入了門(mén)控機(jī)制，如圖1所示，這種門(mén)控機(jī)制使得LSTM模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)具有強(qiáng)大的時(shí)間依賴性捕捉能力，它能夠?qū)W習(xí)到序列中復(fù)雜的非線性關(guān)系，并在長(zhǎng)序列中保持對(duì)早期信息的有效記憶。LSTM在諸如時(shí)間序列預(yù)測(cè)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等眾多領(lǐng)域均取得了顯著成果。

一個(gè)典型的LSTM單元包含3個(gè)關(guān)鍵部分。

1）輸入門(mén)（Input Gate）：決定是否將當(dāng)前輸入加入到LSTM狀態(tài)中。

2）遺忘門(mén)（Forget Gate）：決定是否從LSTM狀態(tài)中遺忘一些信息。

3）輸出門(mén)（Output Gate）：決定是否將LSTM狀態(tài)輸出給下一個(gè)時(shí)間步。

除了上述3個(gè)門(mén)，LSTM還有一個(gè)稱為“細(xì)胞狀態(tài)”（Cell State）的組件，負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和傳遞信息。

本文基于LSTM長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電池使用過(guò)程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行深入學(xué)習(xí)和分析，能夠捕捉電池性能衰退的細(xì)微變化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)電池容量的精確預(yù)測(cè)，克服了傳統(tǒng)鋰電池容量預(yù)測(cè)方法的局限性。

2.2" 模型的實(shí)現(xiàn)

該方法基于離線數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)電池運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、分析，實(shí)時(shí)監(jiān)控電池狀態(tài)。利用大數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，訓(xùn)練LSTM模型，如圖2所示。

1）數(shù)據(jù)收集：數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括試驗(yàn)室測(cè)試數(shù)據(jù)、車載傳感器數(shù)據(jù)和用戶使用數(shù)據(jù)，從中獲取電池相關(guān)特征數(shù)據(jù)。

2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：為了提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺省值處理、特征提取、歸一化等。數(shù)據(jù)清洗作為預(yù)處理的起始步驟，是確保數(shù)據(jù)品質(zhì)的關(guān)鍵，包括數(shù)據(jù)異常值檢測(cè)與剔除。缺失值處理方法包括均值填補(bǔ)、插值等。特征提取時(shí)，需要圍繞電池性能參數(shù)和預(yù)測(cè)目標(biāo)，采用專業(yè)的技術(shù)手段，精準(zhǔn)地篩選出與電池壽命密切相關(guān)的特征。對(duì)提取后的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，消除量綱的影響，并將數(shù)據(jù)按照一定比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，相關(guān)代碼如圖3所示。

3）模型的搭建：利用MATLAB編寫(xiě)腳本實(shí)現(xiàn)LSTM網(wǎng)絡(luò)的搭建，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、預(yù)測(cè)目標(biāo)及數(shù)據(jù)量的大小初步確定模型的結(jié)構(gòu)、初始值等，包括層數(shù)、神經(jīng)元個(gè)數(shù)及優(yōu)化算法的確定。模型的輸入包括充放電循環(huán)次數(shù)、充電倍率、電池溫度、放電深度及電流、電壓等，輸出為容量，相關(guān)代碼如圖4所示。

4）模型訓(xùn)練與參數(shù)調(diào)優(yōu)：用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，如圖5所示，采用均方誤差和平均絕對(duì)誤差等指標(biāo)對(duì)模型預(yù)測(cè)性能進(jìn)行評(píng)估，并根據(jù)結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)、改進(jìn)模型結(jié)構(gòu)等策略，不斷提升模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性，直至滿足要求。用測(cè)試集數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練后的模型進(jìn)行測(cè)試，判斷精度是否滿足，可以確保模型在實(shí)際應(yīng)用中具有良好的泛化能力。

5）模型的融合：將訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在Simulink模型中與控制模型進(jìn)行融合，以判斷電池的容量及失效狀態(tài)。

3" 試驗(yàn)與結(jié)果分析

利用大數(shù)據(jù)，對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，獲取關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)，用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

將訓(xùn)練后的模型與電池模型融合，并進(jìn)行仿真試驗(yàn)，LSTM預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，試驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值對(duì)比曲線如圖6所示，試驗(yàn)數(shù)據(jù)與模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)之間的誤差分析如圖7所示。

圖6中藍(lán)色曲線是電池容量的測(cè)量值，紅色曲線為基于前30次循環(huán)試驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的LSTM模型預(yù)測(cè)的容量，由圖可知，隨著循環(huán)次數(shù)的增加，容量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)值都會(huì)呈現(xiàn)衰減趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)比分析，可以直觀地看到模型預(yù)測(cè)與試驗(yàn)數(shù)據(jù)的吻合程度。

圖8為失效點(diǎn)前后10個(gè)點(diǎn)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)和模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)曲線，通過(guò)對(duì)比，LSTM模型預(yù)測(cè)均方誤差（MSE）為0.00155，均絕對(duì)誤差（MAE）為0.03938，可見(jiàn)，在電池失效終止點(diǎn)附近，LSTM模型預(yù)測(cè)鋰離子電池失效的預(yù)測(cè)結(jié)果良好。

4" 結(jié)論

通過(guò)搭建LSTM網(wǎng)絡(luò)，利用大量數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練后的模型與電池模型進(jìn)行融合，對(duì)該模型進(jìn)行仿真，通過(guò)對(duì)比分析驗(yàn)證了該模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電池失效的準(zhǔn)確性。

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（編輯" 楊凱麟）