【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电动车电池寿命预测领域，特别涉及一种基于泛化系统在线参数辨识的固态电池寿命估算方法。
技术介绍
1、近年来，关于电动汽车电池寿命预测方法的研究主要集中于基于模型的方法，基于模型的方法通过分析锂电池充放电过程中的状态变化，依靠电化学模型、等效电路模型和经验退化模型等方法从电化学反应的角度描述系统状态的退化过程。基于电化学模型的预测方法难以动态跟踪环境条件的变化，动态精度较差，而且退化因素的测试过程过于复杂，难以建立完善的退化模型。基于等效电路模型的预测方法存在模型参数辨识精度低、测试周期长等问题。经验退化模型的参数通常较少，对不同电池和不同工况的适应性差。对于基于模型的方法，更多的研究集中在提高电池物理模型的精确度，开发了更多涵盖不同工况、温度、老化机制的复杂模型，但是巨大的计算压力仍是需要解决的问题。
2、现有的技术主要是基于模型的方法来预测电池寿命，但是，简单的模型通常无法反映电池的所有动态效应，这可能会给参数识别带来错误，复杂模型总是有太多的参数需要识别，并且可能存在参数散度问题。
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【技术保护点】
1.一种基于泛化系统在线参数辨识的固态电池寿命估算方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于泛化系统在线参数辨识的固态电池寿命估算方法，其特征在于，实时采样电动汽车的电池运行工作数据，包括当前第t个时刻点以及最近时刻总共n个时刻的数据，拟合的电池系统泛化离散数学模型表示为：
3.根据权利要求2所述的一种基于泛化系统在线参数辨识的固态电池寿命估算方法，其特征在于，根据第一系统参数判断拟合的电池系统泛化离散数学模型是否有效的过程包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于泛化系统在线参数辨识的固态电池寿命估算方法...
【技术特征摘要】
1.一种基于泛化系统在线参数辨识的固态电池寿命估算方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于泛化系统在线参数辨识的固态电池寿命估算方法，其特征在于，实时采样电动汽车的电池运行工作数据，包括当前第t个时刻点以及最近时刻总共n个时刻的数据，拟合的电池系统泛化离散数学模型表示为：
3.根据权利要求2所述的一种基于泛化系统在线参数辨识的固态电池寿命估算方法，其特征在于，根据第一系统参数判断拟合的电池系统泛化离散数学模型是否有效的过程包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于泛化系统在线参数辨识的固态电池寿命估算方法，其特征在于，根据得到的第二系统参数集合计算第一电池剩余寿命的过程包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：朴昌浩，胡娅玲，孙荣利，王进，刘明杰，刘彬，陈俊生，苗建国，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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