基于信息熵的车载锂电池性能退化实时监测指标设计开题报告

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。

不过在随着时间推移, 锂离子电池的性能会逐步下降退化，直至寿命终结,最终导致系统整体功能失效。而锂离子电池故障往往会使系统性能下降甚至瘫痪,故对锂离子电池的剩余容量的精确估计，是对整个系统的寿命预测和健康管理的关键。

随着锂离子电池在电子设备、电动汽车、空间技术甚至是国防工业等方面广泛应用，国内外对锂离子电池的性能已有了较为深入的研究，但对于锂离子电池的可靠性寿命预测方面的报道并不常见。而现有的锂离子电池循环寿命预测过程中，存在着建模难、电池剩余容量预测准确性不够高的问题。

2. 国内外研究现状分析

国外研究现状：

热模型

chen和evans先后建立了二维和三维的热传导模型，提出了一个描述电池整体生成热的方程，用以计算电池内部的温度分布。随后plas等模拟了单电池和电池组内部的热量传导行为作者采用了chen的生成热方程，并将此方程作为能量守恒方程引入到doyle的通用模型中，据此建立了锂离子电池包含热效应和能量平衡的通用模型。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：

（1）阅读参考文献、相关书籍，初步了解锂电池容量预测模型；

（2）了解国内外锂电池特征提取方法；

4. 研究创新点

针对锂电池寿命实验监测参数情况、数据结构构成基础上，提出一种简单并可精确预测锂离子电池的剩余容量的电池模型。同时基于信息熵的思想，给出锂电池的性能特征参数提取模型，并达到利用该模型预测的电池剩余容量达到非常高精确度的目标。