基于健康因子和混合Bi-LSTM-NAR模型的鋰離子電池剩余壽命預測

夏然 蘇春

摘要：

為準確預測鋰離子電池剩余壽命、降低電池工作風險，提出一種新的鋰離子電池剩余壽命在線預測模型?；阡囯x子電池歷史運行數(shù)據(jù)提取6種健康因子，用于表征電池的退化狀態(tài)；采用隨機森林（RF）算法完成健康因子的評價與篩選；利用經(jīng)遺傳算法優(yōu)化的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡（GA-GRNN）完成鋰離子電池剩余容量的估計。在此基礎上，應用結合雙向長短期記憶（Bi-LSTM）網(wǎng)絡模型和非線性自回歸（NAR）神經(jīng)網(wǎng)絡的混合模型（混合Bi-LSTM-NAR模型）預測鋰電池剩余壽命。以NASA公開數(shù)據(jù)集為例完成案例研究，結果表明：通過因子篩選，可以為鋰離子電池容量估計及剩余壽命預測的精度提供保障；與已有方法的預測結果相比，所提混合預測模型的預測精度顯著提高。

關鍵詞：鋰離子電池；健康因子；神經(jīng)網(wǎng)絡；剩余壽命預測

中圖分類號：TM912

DOI：10.3969/j.issn.1004132X.2024.05.010

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Remaining Useful Life Prediction for Lithium-ion Batteries Based on

Health Indicators and Hybrid Bi-LSTM-NAR Model

XIA Ran? SU Chun

School of Mechanical Engineering，Southeast University，Nanjing，211189

Abstract： In order to accurately predict the remaining useful life of lithium-ion batteries and reduce the risk of battery operations， a novel model was proposed for online remaining useful life prediction of lithium-ion batteries. On the basis of historical operation data of lithium-ion batteries， six types of health indicators were extracted to characterize the degradation of batteries. The random forest（RF） algorithm was adopted to evaluate and screen the health indicators. The generalized regression neural network（GA-GRNN）， which was optimized by genetic algorithm， was used to estimate the residual capacity of the battery. Then， a hybrid model combining bidirectional long short-term memory（Bi-LSTM）network model and nonlinear autoregressive（NAR） neural network（hybrid Bi-LSTM-NAR model）was used to predict the remaining useful life for lithium-ion batteries. A case study was conducted with the NASA open data. The results show that by way of screening the indicators， the accuracy of capacity estimation and remaining useful life prediction of lithium-ion batteries are ensured. Compared with the prediction results of existing methods， the prediction accuracy of the proposed hybrid prediction model is improved effectively.

Key words： lithium-ion battery; health indicator; neural network; remaining useful life predition

收稿日期：20230916

基金項目：國家自然科學基金（71671035）；機械設備健康維護湖南省重點實驗室開放基金（201901）

0? 引言

鋰離子電池具有能量密度高、可重復使用等優(yōu)點，已廣泛應用于電動汽車、物流設備、消費電子產品以及航空航天裝備中［1］。但是，作為裝備動力源，鋰電池的性能和容量會隨著充放電次數(shù)的增加而逐步衰退。鋰離子電池性能退化到低于設定閾值后仍繼續(xù)使用，則可能會導致裝備發(fā)生安全事故甚至引發(fā)災難性后果，因此，開展鋰電池剩余有效壽命（remaining useful life，RUL）的在線預測具有重要意義［2］。

總體上，鋰離子電池剩余壽命預測方法可分為兩類，即模型驅動法和數(shù)據(jù)驅動法［3-4］，其中，鋰電池退化機理復雜，模型驅動法建模過程復雜、實時性較差；數(shù)據(jù)驅動法能基于歷史數(shù)據(jù)完成電池剩余壽命在線預測，具有較高的靈活性和適應性。常用的數(shù)據(jù)驅動法包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡（artificial neural networks，ANN）、相關向量機（relevance vector machine，RVM）等［3］。為優(yōu)化預測結果，人們常將遺傳算法（genetic algorithm，GA）、蟻群優(yōu)化（ant colony optimization，ACO）等啟發(fā)式算法與上述方法融合。

近年來，利用健康因子（health indicator，HI）開展剩余壽命預測，成為數(shù)據(jù)驅動法研究的熱點。健康因子是指一類可用于表征設備健康狀態(tài)的參數(shù)，它能反映電池的老化過程和性能狀態(tài)［4］。電池容量可用于衡量鋰離子電池老化，是常用的健康因子。劉月峰等［5］以歷史容量數(shù)據(jù)為依據(jù)，采用多核向量機完成電池剩余壽命預測。LIU等［6］將容量作為指示電池健康狀態(tài)的指標，提出改進麻雀搜索算法優(yōu)化的長短期記憶（long short-term memory network，LSTM）網(wǎng)絡模型來完成剩余壽命預測。但是，電池容量的獲取存在耗時久、成本高和實時性差等問題。為此，人們提出基于在線傳感器數(shù)據(jù)的實時健康因子。ALI等［7］基于鋰電池電壓和電流數(shù)據(jù)提取偏態(tài)、峰度以及熵等參數(shù)，保留關鍵參數(shù)作為健康因子，實現(xiàn)電池剩余壽命預測。KHALEGHI等［8］將基于固定充電電壓窗獲取的數(shù)值作為健康因子，以完成電池容量估計。WEI等［9］提取時間間隔作為高斯混合回歸的輸入，以提高鋰電池剩余壽命的預測精度。BAI等［10］融合樣本熵、時間特征和極端隨機樹回歸（extremely randomized trees regression，ERTR）等理論完成電池剩余壽命預測。為提高剩余壽命預測精度，人們已提出不少新的健康因子和優(yōu)化預測模型。但是，現(xiàn)有的研究多局限于單一類型健康因子和單一方法優(yōu)化，考慮多健康因子和多方法融合的研究工作仍較為少見，健康因子的篩選工作常被忽略。

基于健康因子和混合Bi-LSTM-NAR模型的鋰離子電池剩余壽命預測——夏? 然? 蘇? 春

中國機械工程 第35卷 第5期 2024年5月

為進一步完善鋰電池健康因子體系、提高剩余壽命預測精度，本文提出一種基于多健康因子的鋰電池剩余壽命混合預測模型。首先提取6種健康因子，并利用隨機森林（random forest，RF）算法完成健康因子評估與篩選；然后采用遺傳算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡（genetic algorithm modified generalized regression neural network，GA-GRNN）建立多健康因子與電池容量之間的映射關系；最后利用雙向長短期記憶（bi-directional long short-term memory，Bi-LSTM）網(wǎng)絡模型完成剩余壽命預測。此外，為提高壽命預測精度，本文還引入非線性自回歸（nonlinear autoregressive，NAR）神經(jīng)網(wǎng)絡完成殘差修正。

1? 健康因子及其提取方法

綜合考慮在線數(shù)據(jù)來源、健康因子提取方式和現(xiàn)有健康因子，本文分別提取等壓降放電時間（time interval of equal discharge voltage drop，TIEDVD）、恒流充電時間（constant current charging time，CCCT）、溫度變化速率（changing rate of temperature，CRT）、恒流充電電壓變化曲線冪函數(shù)擬合參數(shù)（power function fitting parameters，PFFP）1和2（以下簡稱PFFP1、PFFP2）以及放電電壓樣本熵（discharging voltage sample entropy，DVSE）等6種健康因子，用于刻畫鋰電池性能的變化。上述健康因子的定義和提取方法如下。

1.1? TIEDVD

隨著充放電次數(shù)的增加，鋰電池的容量呈現(xiàn)逐步衰減趨勢，同時，在放電過程中電壓的下降速率也不斷增大，因此，可提取等壓降放電時間（TIEDVD）作為健康因子。TIEDVD與鋰電池健康狀態(tài)間存在較高的相關性，已得到廣泛應用。第n個周期的TIEDVD可表示為［11］

δ（n）TIEDVD=|tHn－tLn|（1）

式中，tHn、tLn分別為第n個周期電壓達到選定電壓間隔最大值和最小值時所對應的時間。

與傳統(tǒng)的隨機選取或迭代選取不同，為增強TIEDVD與鋰離子電池健康狀態(tài)的相關性，本文采用遺傳算法確定電壓區(qū)間。

1.2? CCCT

隨著電池性能的老化，電池有效容量逐漸衰減，若充電條件不變，則隨著電池容量的衰減，所需的充電時間也將逐步縮短，因此，可提取恒流充電時間（CCCT）作為電池的健康因子。第n個周期的CCCT可表示為［12］

δ（n）CCCT=ten－tsn（2）

式中，ten、tsn分別為第n個周期恒流充電結束和開始的時間。

1.3? CRT

由電池充放電特性可知，隨著放電時間的增加，電池溫度呈現(xiàn)上升趨勢，同時，電池性能老化也會導致電池放電、溫升加快，因此，可以提取全放電周期溫度變化的速率（CRT）作為健康因子。第n個周期的放電CRT可表示為［13］

δ（n）CRT=（Ten－Tsn）/tn（3）

式中，tn為第n個周期的放電時間；Ten為第n個周期的放電結束溫度；Tsn為第n個周期的放電開始溫度。

1.4? PFFP1和PFFP2

隨著電池的老化，其充電電壓的變化速率逐漸增大，充電電壓變化的起始點也發(fā)生變化。恒流充電電壓段曲線變化符合冪函數(shù)變化規(guī)律。本文采用冪函數(shù)擬合恒流放電階段溫度變化曲線，并將參數(shù)PFFP1和PFFP2作為健康因子，其表達式如下：

U=δPFFP1tδPFFP2（4）

式中，U為電壓；t為電壓對應的時間；δPFFP1、δPFFP2分別為冪函數(shù)擬合獲得的參數(shù)1和參數(shù)2。

1.5? DVSE

隨著電池的老化，放電電壓曲線的平滑度會發(fā)生變化。計算曲線樣本熵能有效衡量曲線的平滑度。樣本熵的計算流程如下［13］：

（1）對于一個長度為T的時間序列{x（1），x（2），…，x（T）}，提取維數(shù)為h的向量序列：Xh（i）=（x（i）， x（i+1）， …， x（i+h-1）），i=1，2，…，T-h+1。定義向量Xh（i）與Xh（j）之間的距離d［Xh（i），Xh（j）］為兩者對應元素中最大差值的絕對值。

（2）給定閾值μ，μ=（0.1～0.2）σ，σ為時間序列數(shù)據(jù)的標準差。計算對每一個i使得d［Xh（i），Xh（j）］≤μ（i≠j）的數(shù)量，記為V（h）（i）。定義

B（h）i（μ）=V（h）（i）T－h(huán)+1? i=1，2，…，T－h(huán)+1（5）

（3）求得對應的概率表達式為

B（h）（μ）=1T－h(huán)∑T－h(huán)i=1B（h）i（μ）（6）

（4）將維數(shù)增加1，可以得到B（h+1）（μ），則得到樣本熵的計算公式為［14］

S（h，μ）=limT→∞{－lnB（h+1）（μ）B（h）（μ）}（7）

考慮到信息長度不同，本文將自充電部分數(shù)據(jù)求均值作為輸入。

2? 基于健康因子的鋰電池容量估計與壽命預測

2.1? 基于隨機森林的因子評價

隨機森林方法是集成了多個決策樹分類器的集成分類器，它依托自助法生成訓練子集和袋外數(shù)據(jù)（out of bag，OOB）構建決策樹，通過計算因子對目標變量的解釋程度實現(xiàn)特征選擇［15］。

因子重要性度量主要依據(jù)袋外數(shù)據(jù)誤差（out of bag error，OE）。袋外數(shù)據(jù)對應的是經(jīng)過抽樣后不參與訓練的數(shù)據(jù)，并作為測試集計算模型預測誤差［16］。在因子置換后，袋外數(shù)據(jù)誤差通常會增大。誤差變化越大，表明該因子的重要度越高。

設隨機森林由R棵決策樹構成，原始數(shù)據(jù)由M個特征構成，則對于因子m（m=1，2，…，M），基于袋外數(shù)據(jù)誤差的重要度計算步驟如下：

（1）創(chuàng)建第r（r=1，2，…，R）棵決策樹，標記袋外數(shù)據(jù)Dr，計算袋外數(shù)據(jù)誤差Er。

（2）其他因子保持不變，隨機置換因子m，生成新的袋外數(shù)據(jù)Dr，m和袋外數(shù)據(jù)誤差Er，m。

（3）重復上述步驟，得到{Er | r = 1，2，…，R}和{Er，m | r = 1，2，…，R；m=1，2，…，M}。

（4）計算因子m置換前后的袋外數(shù)據(jù)誤差變化平均量［15］：

I（m）=1R∑Rr=1（Er，m－Er）（8）

式中，I（m）表示因子m對目標變量的重要度。

本文基于健康因子重要度計算完成健康因子評估，可用于后續(xù)電池容量估計。

2.2? 基于GA-GRNN的容量估計

2.2.1? GA

遺傳算法（GA）是一種通過模擬自然進化中選擇和遺傳機理而衍生出的尋優(yōu)算法［17］。GA基于適者生存法則，通過隨機生成初始種群、計算適應度，再通過變異、交叉等循環(huán)操作，逐漸逼近最優(yōu)解。GA具有較強的全局尋優(yōu)能力，通過與其他智能算法融合，可以降低參數(shù)選擇難度［18］。本文采用GA優(yōu)化TIEDVD和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡（GRNN）。

2.2.2? GRNN

GRNN是一種徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡，具有較強的非線性映射能力和容錯性，在樣本較少時也能獲得良好的預測結果，能較好地構建健康因子到電池容量的映射關系。GRNN由輸入層、模式層、求和層和輸出層這4層網(wǎng)絡組成，如圖1所示［19］。

各網(wǎng)絡層的基本功能如下：

（1）輸入層執(zhí)行將向量傳送到模式層的功能，神經(jīng)元個數(shù)即輸入向量維數(shù)。設輸入向量X=（x1，x2，…，xz）T為z維向量，則輸入層神經(jīng)元個數(shù)為z。

（2）模式層神經(jīng)元數(shù)量等于學習樣本數(shù)量L，與輸入層為全連接，神經(jīng)元輸出與輸入變量和學習樣本之間的Euclid距離相關。傳遞函數(shù)如下：

pl=exp（－（X－Xl）T（X－Xl）2β2）

l=1，2，…，L（9）

式中，pl為模式層第l個神經(jīng)元輸出；β為光滑因子；Xl（l=1，2，…，L）為學習樣本。

（3）求和層由兩類神經(jīng)元組成，兩類神經(jīng)元均與模式層全連接，一類權值為1求和，另一類變權值加權求和，其函數(shù)表達式如下：

SD=∑Ll=1pl（10）

Sg=∑Ll=1ylgpl? g=1，2，…，G（11）

式中，SD為第一類求和層神經(jīng)元輸出；Sg為第二類求和層中第g個神經(jīng)元輸出；ylg為模式層中第l個神經(jīng)元到求和層中第g個神經(jīng)元的權值；G為第二類求和層神經(jīng)元總個數(shù)。

（4）輸出層的神經(jīng)元數(shù)量等于學習樣本中輸出向量維數(shù)G，各神經(jīng)元輸出為求和層輸出相除，其表達式如下［13］：

yg=SgSD? g=1，2，…，G（12）

該模型的評估精度受到光滑因子影響。選擇合適的光滑因子才能顧及訓練樣本中所有的因變量。同時，與預測點距離更近的樣本點應賦予更高的權重。本文將GA和GRNN結合，通過選擇合適的光滑因子以滿足容量評估精度要求。

2.3? 基于混合Bi-LSTM-NAR模型的剩余壽命預測

2.3.1? Bi-LSTM

為解決循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中存在的梯度消失和梯度爆炸問題，長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡引入了細胞單元的概念，各單元由遺忘門、輸出門和輸入門組成。LSTM單元之間具有信息繼承關系，能有效解決長期依賴問題，有利于提高時間序列的預測精度［20］。LSTM的單元結構如圖2所示。

圖2中，遺忘門γ（t）f綜合上一循環(huán)體輸出yt-1和當前輸入xt決定要遺棄的信息，輸入門γ（t）i決定需要保留的信息；單元狀態(tài)ct由遺忘門輸出、上一循環(huán)體狀態(tài)ct-1、計算獲得的c′t和輸入門共同決定；輸出門γ（t）o決定循環(huán)體狀態(tài)輸出值。當前循環(huán)體的輸出yt由單元狀態(tài)和輸出門共同決定。具體算式如下［21］：

γ（t）f=σ（Wf［yt－1，xt］+bf）（13）

γ（t）i=σ（Wi［yt－1，xt］+bi）（14）

c′t=tanh（Wc［yt－1，xt］+bc）（15）

ct=γ（t）fct－1+γ（t）ic′t（16）

γ（t）o=σ（Wo［yt－1，xt］+bo）（17）

yt=γ（t）otanh ct（18）

式中，Wf、Wi、Wc、Wo分別為遺忘門、輸入門、循環(huán)體狀態(tài)、輸出門的權重矩陣；bf、bi、bc、bo分別為相應的偏置；tanh（·）、σ（·）表示激活函數(shù)。

Bi-LSTM在考慮過去狀態(tài)對當前狀態(tài)影響的基礎上，進一步考慮序列前后的依賴關系，從而提高模型對前后具有相關性數(shù)據(jù)的學習能力，具體表現(xiàn)為序列的雙向學習。Bi-LSTM在LSTM循環(huán)體的基礎上構建信息的反向傳遞，可表示為［22］

Yt=yft+ybt（19）

式中，Yt為優(yōu)化后的輸出；yft為前向學習的隱藏狀態(tài)；ybt為后向學習的隱藏狀態(tài)。

2.3.2? NAR

NAR神經(jīng)網(wǎng)絡是一類回歸神經(jīng)網(wǎng)絡，它由靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡和輸出反饋組成，通過考慮歷史信息完成殘差序列預測，從而修正Bi-LSTM預測結果。以ω為輸入延時階數(shù)，NAR網(wǎng)絡結構如圖3所示。

隱藏層與輸入層為全連接，隱藏層各神經(jīng)元的輸出算式如下：

Hv=f1（∑ωu=1wuvxu+cv）? v=1，2，…，V（20）

式中，Hv為第v個神經(jīng)元輸出；f1（·）表示隱藏層激活函數(shù)；wuv為第u個輸入單元到第v個隱藏層單元的權值；xu為第u個輸入數(shù)據(jù)；cv為第v個隱藏層神經(jīng)單元閾值；V為隱藏層神經(jīng)元個數(shù)。

輸出層的算式如下［13］：

y=f2（∑Vv=1wvHv+d）（21）

式中，y為神經(jīng)網(wǎng)絡輸出；f2（·）表示輸出層激活函數(shù)；wv為第v個隱藏層神經(jīng)單元到輸出層的權值；d為輸出層神經(jīng)元閾值。

2.4? 評價指標

本文采用均方根誤差（root mean square error，RMSE）、平均相對誤差（mean relative error，MRE）評估模型預測的準確性，其表達式分別如下：

VRMSE=∑Nn=11N（Cn－C^n）2（22）

VMRE=（1N∑Nn=1Cn－C^nCn）×100%（23）

式中，Cn為第n個周期的容量實際值；C^n為第n個周期的容量預測值；N為預測周期數(shù)。

2.5? 基于多健康因子的鋰電池剩余壽命預測流程

綜上所述，本文提出的基于多健康因子的鋰電池剩余壽命預測流程如圖4所示，主要包括3個模塊：①提取、篩選電池健康因子；②構建電池健康因子容量映射關系；③訓練剩余壽命混合預測模型，完成剩余壽命預測。

不同于已有的研究工作，本文提取不同類型健康因子，通過引入RF方法完成健康因子評價與篩選。在此基礎上，融合Bi-LSTM和NAR算法，構建混合Bi-LSTM-NAR預測模型。

3? 案例分析

3.1? 實驗數(shù)據(jù)

本節(jié)通過算例驗證上述剩余壽命預測方法的有效性。本文利用電池容量評估鋰離子電池的健康狀態(tài)，數(shù)據(jù)來自于NASA AMES Prognostics Center of Excellence（PCoE）的第5、6、7號（即B05、B06和B07）鋰離子電池試驗數(shù)據(jù)。試驗測試平臺由可編程直流電源、恒溫器、傳感器、數(shù)據(jù)記錄儀和電化學阻抗譜測試儀組成［6］。目前，該數(shù)據(jù)集已被廣泛應用于鋰離子電池老化特性的研究。本文以B05、B06為訓練電池，B07為驗證電池。電池的實驗溫度為24 ℃，充電和放電條件如下：①充電條件，以1.5 A恒流充電至電壓達到4.2 V，恒壓充電至電流降為20 mA；②放電條件，以2 A恒流放電至電壓到達截止電壓。上述3組電池的容量退化曲線見圖5。

3.2? 健康因子提取

基于電池B05、B06、B07的電壓、電流和溫度歷史數(shù)據(jù)，分別提取6個健康因子，如圖6a～圖6f所示。采用遺傳算法確定TIEDVD電壓區(qū)間為［3，4］V。與文獻［11，13］相比，本文通過優(yōu)化電壓區(qū)間，使因子曲線與容量曲線退化趨勢更為接近，有利于提高壽命預測的精度。

如圖6所示，6種健康因子與鋰電池容量均具有較相似的變化規(guī)律。但是，不同健康因子所保留的電池退化特性不盡相同。根據(jù)局部異常值和整體趨勢，得到如下結論：①TIEDVD曲線具有可有效描述電池各階段老化規(guī)律的能力；②CCCT曲線由于電池初期充電不穩(wěn)定，存在少量異常值；③CRT曲線能較好地描述電池老化，但是在最后兩個周期出現(xiàn)異常下降現(xiàn)象；④PFFP1和PFFP2曲線存在初期異常；⑤VDSE曲線能較好地描述退化趨勢和波動，但是與電池的容量退化曲線存在一定差異。

3.3? 健康因子評價

采用RF方法完成健康因子重要度評估，重要度歸一化結果如圖7所示。

由圖7可知，TIEDVD的重要度最高，為0.2374；CRT重要度為0.1828，應予保留；PFFP1和PFFP2關注曲線的全局變化特征，重要度較低；CCCT和VDSE的性能相近，重要度處于中

間位置。綜合考慮定性分析和定量評價結果可知：①充電過程穩(wěn)定性高于放電過程穩(wěn)定性，基于充電數(shù)據(jù)提取難度更低，健康因子性能更好；②當原始數(shù)據(jù)異常較少時，基于局部數(shù)據(jù)提取的健康因子（如TIEDVD）性能優(yōu)于基于全局數(shù)據(jù)提取的健康因子（如PFFP1、PFFP2）性能；③當環(huán)境溫度恒定時，充放電溫度能較好地反映電池的健康狀態(tài)。

3.4? 容量估計結果分析

電池B07容量的估計結果如圖8所示?；谝蜃拥闹匾扰判颍疚姆謩e選取2種健康因子（TIEDVD+CRT）、4種健康因子（TIEDVD+ CRT+CCCT+VDSE）和6種健康因子應用GA-GRNN完成電池容量評估。電池容量估計的結果如表1所示。

由表1可得出如下結論：①與6個健康因子估計結果相比，采用重要度排名前4的健康因子所獲得的容量估計值最接近于真實值，RMSE值減小47.06%；②與重要度排名前2的健康因子相比，采用重要度排名前4的健康因子獲得估計結果的RMSE值減小27.52%；③以MRE為判據(jù)，其獲得的結論與RMSE一致。研究結果表明：通過評價篩選健康因子和引入遺傳算法，有助于保留關鍵特征、減少干擾因素和降低神經(jīng)網(wǎng)絡復雜度，從而提高電池容量預測精度。

3.5? 剩余壽命預測結果分析

以1.5 A·h為電池容量失效閾值，本節(jié)分別將90、100和110個周期作為訓練集，采用Bi-LSTM和混合Bi-LSTM-NAR模型完成電池容量預測，預測結果如圖9所示，修正前后剩余壽命的預測值對比如表2所示。

如圖9所示，混合Bi-LSTM-NAR模型的電池容量預測結果更接近于真實值，表明NAR神經(jīng)網(wǎng)絡具有良好的修正功能。根據(jù)容量閾值，B07對應的壽命終止時間為第125次充放電循環(huán)周期。表2給出了不同訓練周期下Bi-LSTM和混合Bi-LSTM-NAR模型的剩余壽命預測結果。研究結果表明：①Bi-LSTM和Bi-LSTM-NAR均能較好地預測鋰離子電池剩余壽命；②Bi-LSTM-NAR預測準確度更高且穩(wěn)定性好，與Bi-LSTM相比，90、100和110個訓練周期下Bi-LSTM-NAR的預測準確度分別提高約7.69%、7.14%和11.11%；③當預測樣本較少時，混合Bi-LSTM-NAR模型的優(yōu)勢更明顯。

以90個周期為訓練集，表3對比分析了本文所提出模型與文獻中已有預測方法的預測結果［9，23-24］。

表3采用剩余壽命預測值、RMSE兩項指標對比本文提出方法與現(xiàn)有方法的預測精度。以90個周期歷史數(shù)據(jù)為訓練集，RUL真實值為35，本文方法得到的預測結果最接近于真實值；本文方法的RMSE值比AST-LSTM-Ⅱ方法的RMSE值減小約23.5%。

綜上所述，本文提出的混合Bi-LSTM-NAR模型能較好地刻畫整體退化趨勢，具有預測精度高、預測曲線波動性小等優(yōu)點，能更好地滿足鋰電池剩余壽命預測需求。

4? 結論

為解決鋰離子電池剩余壽命預測存在的在線容量獲取困難、實時性差和結果不夠準確等問題，本文提出一種基于多健康因子的混合Bi-LSTM-NAR模型，用于鋰離子電池剩余壽命預測；文中利用NASA鋰電池數(shù)據(jù)集驗證模型的有效性，并通過與文獻中已有方法預測結果的對比，進一步驗證模型的優(yōu)越性。主要結論如下：

（1）通過提取6種健康因子，結合定性分析和定量分析，給出了健康因子提取建議，完善鋰電池健康因子體系，解決了容量獲取困難的問題，有助于實現(xiàn)鋰電池在線狀態(tài)評估。

（2）引入遺傳算法（GA）優(yōu)化等壓降放電時間（TIEDVD）和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡（GRNN），提高TIEDVD相關性，降低GRNN參數(shù)選擇難度，按照因子相關性排序篩選合適數(shù)量的健康因子參與評估，結果表明，因子的性能和數(shù)量均會對結果產生較大影響。

（3）提出混合Bi-LSTM-NAR模型，應用NAR神經(jīng)網(wǎng)絡修正Bi-LSTM預測誤差。與現(xiàn)有方法的預測結果相比，本文方法的預測值偏差更小，更接近電池容量及剩余壽命真實值。

本文提出的模型在預測精度和實時性等方面具備明顯優(yōu)勢，但是也存在一些不足。本文中健康因子的選擇僅針對NASA數(shù)據(jù)展開，后續(xù)可從因子降噪、融合的角度出發(fā)，開發(fā)更具有普適性的因子提取模型。同時，多種方法的融合、變工況條件下模型的適應性以及因子的融合也是值得研究的方向。

參考文獻：

［1］? SCHMUCH R， WAGNER R， HRPEL G， et al. Performance and Cost of Materials for Lithium-based Rechargeable Automotive Batteries［J］. Nature Energy， 2018， 3（4）：267-278.

［2］? 鄭悅， 謝長君， 黃亮，等. 鋰電池與超級電容混合電動汽車系統(tǒng)在環(huán)綜合測試［J］. 中國機械工程， 2016， 27（6）：821-826.

ZHENG Yue， XIE Changjun， HUANG Liang， et al. Powertrain in Loop Test System of Hybrid Electric Vehicles Combined Lithium Battery and Super Capacitor［J］. China Mechanical Engineering， 2016， 27（6）：821-826.

［3］? HU Xiaosong， XU Le， LIN Xianke， et al. Battery Lifetime Prognostics［J］. Joule， 2020， 4（2）：310-346.

［4］? SHARMA P， BORA B J. A Review of Modern Machine Learning Techniques in the Prediction of Remaining Useful Life of Lithium-ion Batteries［J］. Batteries， 2022， 9（1）：13.

［5］? 劉月峰， 趙光權， 彭喜元. 多核相關向量機優(yōu)化模型的鋰電池剩余壽命預測方法［J］. 電子學報， 2019， 47（6）：1285-1292.

LIU Yuefeng， ZHAO Guangquan， PENG Xiyuan. A Lithium-ion Battery Remaining Using Life Prediction Method Based on Multi-kernel Relevance Vector Machine Optimized Model［J］. Acta Electronica Sinica， 2019， 47（6）：1285-1292.

［6］? LIU Yiwei， SUN Jing， SHANG Yunlong， et al. A Novel Remaining Useful Life Prediction Method for Lithium-ion Battery Based on Long Short-term Memory Network Optimized by Improved Sparrow Search Algorithm［J］. Journal of Energy Storage， 2023， 61：106645.

［7］? ALI J B， SAIDI L. A New Suitable Feature Selection and Regression Procedure for Lithium-ion Battery Prognostics［J］. International Journal of Computer Applications in Technology， 2018， 58（2）：102-115.

［8］? KHALEGHI S， HOSEN M S， KARIMI D， et al. Developing an Online Data-driven Approach for Prognostics and Health Management of Lithium-ion Batteries［J］. Applied Energy， 2022， 308：118348.

［9］? WEI Meng， YE Min， WANG Qiao， et al. Remaining Useful Life Prediction of Lithium-ion Batteries Based on Stacked Autoencoder and Gaussian Mixture Regression［J］. Journal of Energy Storage， 2022， 47：103558.

［10］? BAI Junqi， HUANG Jiayin， LUO Kai， et al. A Feature Reuse Based Multi-model Fusion Method for State of Health Estimation of Lithium-ion Batteries［J］. Journal of Energy Storage， 2023， 70：107965.

［11］? JI Yufan， CHEN Zewang， SHEN Yong， et al. An RUL Prediction Approach for Lithium-ion Battery Based on SADE-MESN［J］. Applied Soft Computing， 2021， 104：107195.

［12］? WILLIARD N， HE W， OSTERMAN M， et al. Comparative Analysis of Features for Determining State of Health in Lithium-ion Batteries［J］. International Journal of Prognostics and Health Management， 2013， 4（1）：1-7.

［13］? SU Chun， CHEN Hongjing， WEN Zejun. Prediction of Remaining Useful Life for Lithium-ion Battery with Multiple Health Indicators［J］. Maintenance and Reliability， 2021， 23（1）：176-183.

［14］? JIA Shun， MA Bo， GUO Wei， et al. A Sample Entropy Based Prognostics Method for Lithium-ion Batteries using Relevance Vector Machine［J］. Journal of Manufacturing Systems， 2021， 61：773-781.

［15］? 汪千程， 蘇春， 文澤軍. 基于協(xié)整分析的風力機多工況監(jiān)測與故障診斷［J］. 中國機械工程， 2022， 33（13）：1596-1603.

WANG Qiancheng， SU Chun， WEN Zejun. Multi-condition Monitoring and Fault Diagnosis of Wind Turbines Based on Cointegration Analysis［J］. China Mechanical Engineering， 2022， 33（13）：1596-1603.

［16］? WANG Hairui， LI Dongwen， LI Dongjun， et al. Remaining Useful Life Prediction of Aircraft Turbofan Engine Based on Random Forest Feature Selection and Multi-layer Perceptron［J］. Applied Sciences， 2023， 13（12）：7186.

［17］? EWEES A A， AL-QANESS M A A， ABUALIGAH L， et al. Boosting Arithmetic Optimization Algorithm with Genetic Algorithm Operators for Feature Selection：Case Study on Cox Proportional Hazards Model［J］. Mathematics， 2021， 9（18）：2321.

［18］? NIKBAKHT S， ANITESCU C， RABCZUK T. Optimizing the Neural Network Hyperparameters Utilizing Genetic Algorithm［J］. Journal of Zhejiang University—Science A， 2021， 22（6）：407-426.

［19］? LI Shuangqi， ZHAO Pengfei. Big Data Driven Vehicle Battery Management Method：a Novel Cyber-Physical System Perspective［J］. Journal of Energy Storage， 2021， 33：102064.

［20］? LUO Jiahang， ZHANG Xu. Convolutional Neural Network Based on Attention Mechanism and Bi-LSTM for Bearing Remaining Life Prediction［J］. Applied Intelligence， 2022， 52（1）：1076-1091.

［21］? SUN Hanlei， SUN Jianrui， ZHAO Kun， et al. Data-driven ICA-Bi-LSTM-combined Lithium Battery SOH Estimation［J］. Mathematical Problems in Engineering， 2022， 2022：9645892.

［22］? 呂大青，楊歡紅，杜浩良，等. 基于小波KPCA與Bi-LSTM的特高壓換流站測控裝置健康評估和預測［J］. 電力系統(tǒng)保護與控制， 2022， 50（19）：80-87.

LYU Daqing， YANG Huanhong， DU Haoliang， et al. Health Status Assessment and Prediction of Operational Condition of a Measurement and Control Device in a UHV Converter Station Based on KPCA and Bi-LSTM［J］. Power System Protection and Control， 2022， 50（19）：80-87.

［23］? QU Jiantao， LIU Feng， MA Yuxiang， et al. A Neural-network-based Method for RUL Prediction and SOH Monitoring of Lithium-ion Battery［J］. IEEE Access， 2019， 7：87178-87191.

［24］? LI Penghua， ZHANG Zijian， XIONG Qiongyu， et al. State-of-health Estimation and Remaining Useful Life Prediction for the Lithium-ion Battery Based on a Variant Long Short Term Memory Neural Network［J］. Journal of Power Sources， 2020， 459：228069.

（編輯? 胡佳慧）

作者簡介：

夏? 然，女，1999年生，碩士研究生。研究方向為鋰離子電池、剩余壽命預測。E-mail：1820023726@qq.com。

蘇? 春（通信作者），男，1970年生，教授。研究方向為可靠性工程、生產系統(tǒng)工程。主編出版教材７部，發(fā)表論文160余篇。E-mail：su-chun@seu.edu.cn。