电动汽车动力电池检测及分析系统设计的文献综述
1前言
由于近几年的环境污染和能源短缺，电动汽车已经成为目前研究重点，其一定会成为未来的主流发展趋势。而我们目前对其动力电池的性能寿命预测是能够帮助电动汽车迅速产业化，普遍化的一大助力。动力电池中，磷酸铁锂电池因其综合性能的突出优势，成为现在电动汽车的主流电池。为了对电池性能进行深入研究，建立准确的寿命预测模型具有十分重要的意义，而对于动力电池来说，准确的电池剩余寿命的估计对提高电池使用寿命和整车性能都具有重要意义。
为了准确估计磷酸铁锂电池的剩余使用寿命，可从电池的健康度SOH和电池的剩余容量着手。电池的SOH可利用电池模型和SOH算法结合，实时监测电池的情况，但是由于电池模型涉及范围较广较深而难以实施。而目前国际上主要有两类电池RUL的预测方法：第[1]一类是基于模型的锂离子剩余寿命预测，另一类是基于数据驱动的锂离子剩余寿命预测。基于模型的寿命预测方式需要深入了解电池内部结构和工作原理，较为复杂，比如有张立强[2]将锂电池P2D模型，热模型和温度分布模型整合为多物理模型，建立起电池外部性能和内部参数的联系，再如陈雄姿所提出的一种基于贝叶斯最小二乘支持向量回归（ ＬＳ － ＳＶＲ ）的锂电池剩余寿命在线概率性预测方法，而基于数据驱动的电池剩余寿命预测方法是利用寿命特征参数，对锂电池的RUL进行预测，分析，研究。而寿命特征参数又分为如电池实际容量的直接参数和间接参数，因电池实际容量难以实时监测，所以本文采用的是间接参数，等放电时间的电压降，并通过一阶偏相关系数的方法证明了等放电时间的电压降和电池剩余使用寿命RUL的强相关性。我们在基于ELM的基础上对等放电时间的电压降和剩余容量的关系进行分析和预测，并利用NASA发布的锂电池寿命预测曲线对比，分析得出本方法具有较好的精度，优良的动态适应性能，良好快速的收敛速度。
作为电动汽车技术发展的核心技术之一的电池的健康状态估算，对于电动汽车行业的发展具有重要推动作用，是其产业化的基础。
2正文
2.1研究背景
近十年，全球汽车的年产值呈现明显的上升趋势，由于我国人口众多，国内汽车行业也呈现了井喷式的发现，汽车保有量每年也必然以千万为计向上增长，截止到2016年底，全国保有量达到在1.94亿左右，私家车总量达到1.46亿，相比2015年增长了15.08%[3]。当汽车行业在蓬勃发展时，随之而来的就是汽车的尾气污染大量增加，严重危害生态环境，汽车的污染有三种，分别为空气污染，噪音污染和电磁污染。这其中以空气污染最为严重和广泛。汽车尾气所排除的污染物也必定远远超过自然所能承受的范围。由此可见，一场在汽车领域内新的技术变革势在必行。因此，更多的有识之士开始了对汽车的开发研究。
然而由于种种原因导致目前电动汽车未能全球范围内普遍推广，进而代替传统燃油汽车。其中仅以中国为例，其一是电动汽车的性价比低，不能满足普通民众的需求，其二是虽然电动汽车的优点很多，然而目前的基础设施还未建立完善，导致很多人想买不敢买。其三，也是最重要一点，电动汽车的很多基础技术还未完善，比之传统的发展近百年燃油汽车的用户体验性和操作方便性还是用一定的差距。
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