基于高斯回归的车载锂电池剩余容量预测模型设计开题报告

1. 研究目的与意义

随着社会经济和储能技术的发展，锂离子电池因其质量轻、低放电率和长寿命等优势，在全社会各领域均得到广泛应用。建立准确的锂离子电池容量退化模型，准确预测锂离子电池的剩余容量，是保障锂离子电池运行可靠性和安全性的基础，也是目前锂离子电池故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management PHM）技术的重要组成部分。

当前，锂电池存在寿命问题,其性能会随着使用逐渐退化。因此对锂离子电池精确地预测是很关键的。所以在实际工作中，需要对锂电池剩余寿命进行预测，这样可以提前预知电池的使用情况以及何时更换电池。（详见文献综述）。

2. 国内外研究现状分析

随着近年来锂电池得到越来越广泛的应用，其相关研究领域不断得到拓宽。过去，锂电池的研究主要集中在改善锂电池内部结构单元，比如通过优化锂电池材料来降低电化学反应消耗，通过使用合适的电解液来提高电池容量等。但是关于锂电池自身存在的性能退化及安全性、可靠性的研究则较少，因此，锂电池得到广泛应用后，这些问题也取得了人们的关注。锂电池的可靠性、安全性及性能退化方面的研究归于锂电池管理系统（Battery ManagementSystem,BMS）。国外运用模糊逻辑方法建立了电容和阻抗之间的经验关系估算出了集中锂电池的电荷状态。或通过研究电荷状态和一个特定频率区间的关系，使电池的电容阻抗在该频率区间内等于电感阻抗，从而确定电池的电荷状态。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容: 1. 了解锂电池基本原理、特点；

2. 掌握matlab编程

3.建立高斯回归预测模型；

4. 研究创新点

运用高斯回归模型进行线性预测与分析，提高锂电池可靠性及安全性。