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基于自适应神经网络模糊推理系统的蓄电池SOH预测

发布时间:2019-05-20 22:40 来源:未知 编辑:admin

  铅酸蓄电池是一个复杂的电化学系统,其健康状况SOH(State of Health)受电解液离子导电性、电解液浓度、蓄电池内阻、自放电特性、环境温度等多种因素影响,老化失效机理复杂,很难建立数学模型对蓄电池的SOH进行准确预测[1]。

  模糊神经网络技术是目前用于复杂系统测试的有效方法,它可以建立在对被测对象的不完整或不正确认识的基础上。单一神经元网络仅仅是一个黑盒系统,不能给蓄电池的SOH预测提供启发式的知识。单一的模糊预测可以简单实现启发式的知识学习,但不能得到精确的预测结果。两者的结合成为自适应神经网络模糊推理系统ANFIS(Adaptive Neural Fuzzy Inference System),用该系统预测蓄电池SOH可以同时具有两者的优点,实现准确预测[2]。

  简单的自适应模糊推理系统有2个输入和1个输出,对于一阶Sugeno模糊模型,其通用的规则由以下两个if-then判断分支组成[3-4]:

  其中,x和y是输入值,Ai和Bi都是模糊集,zi为在模糊规则下论域中的输出值。其余参数是在具体的模型中确定的设计参数。该模型系统结构如图1所示。

  在图1所示的五层结构中,第一层全部为自适应节点,每个节点的输出与输入向量的成员隶属度函数相关。第二层为固定节点,仅仅作为一个乘法器,将输入节点隶属度函数加权相乘。第三层也是固定节点,将前一层输出进行正则化处理。第四层为自适应节点,将第三层输出与一阶多项式相乘得到输出。第五层只有一个输出节点,用于将前一层输出加权平均,得到最终预测结果。在第二层和第四层需要确定相关的权值参数,一旦最优参数被确定,反向修正阶段开始,在这个阶段动态最优调整预设参数值,并在前向传播过程中计算神经模型系统的输出值。ANFIS为一种通用的逼近器,在对模糊推理数量不限制的情况下,可以逼近任意非线

  ANFIS模型存在输入选择和输入空间划分的问题,预测过程可以看做从输入空间到输出空间的一个映射。依靠放电特性对SOH进行预测,需要选择可以充分反映

  对于一组特定的蓄电池,其电池规格、工作温度、自放电特性及电解液浓度在短时间放电过程中是大致恒定的,可以不作为输入选择。蓄电池内阻与SOH密切相关,但蓄电池内阻不仅受劣化程度影响,还受其他因素影响,因此不宜作为输入选择。放电电压间的差异可以反映SOH,但其差值不是常数且放电电压依赖于放电电流,因此也不宜作为输入量。总结比较分析,可以选择输出的能量和放电深度作为模型的输入[6]。

  建模为了使模型输出能量不受不同个体和型号的影响,首先对输出能量进行归一化处理。以输出能量最高者为参考,每个电池的输出能量与最高输出能量比值为归一化数据样本。对蓄电池SOH进行预测建模,得到Sugeno模糊推理系统模型,如图2所示。

  确定输入变量后,以蓄电池SOH作为输出构造一阶Sugeno模糊系统模型,如图2所示。对每个输入分别使用4个隶属度函数进行训练,训练后对数据进行测试以检验训练后模型。

  仿线 数据选择以装甲车辆铅酸蓄电池为例,在实际测试过程中,由于放电深度和放电终止电压的限制,对蓄电池SOH的计算一般采用放电深度为5%~20%的短时间部分放电数据。

  装甲车辆铅酸蓄电池在使用过程中,随着放电的进行,端电压下降,密度降低,但为防止极板产生硫化而对蓄电池造成损害,密度不能长时间低于1.11 g/cm3。因此装甲车辆铅酸蓄电池的输出能量需保证在一定的范围内。本模型采用输出能量范围为80%~100%的短时间测量数据作为ANFIS模型的输入。蓄电池的实际容量可以根据容量计算公式,通过核对性放电测试方法得到。本文对一组某型号装甲车辆铅酸蓄电池进行测试,选择在放电深度为5%、10%、20%情况下的100组数据对ANFIS模型进行仿真。ANFIS模型的双输入分别为x(放电深度)和y(输出能量),单输出为f(预测容量)。

  (3)生成初始FIS,结构如图3所示,模糊系统有2个输入量,1个输出量,覆盖每个输入量的都是4个模糊子集,每一个规则都有4个输出,共有16个,最终所有模糊子集都被清晰化为1个输出量。

  利用图6所示的模糊规则观测窗,通过在5%、10%、20%不同放电深度(x)下测量蓄电池的放电输出能量(y),根据仿真得到的ANFIS模糊规则模型,得到预测容量(f)。实际容量的获取采用核对性放电方法测量。通过预测容量与实测容量的对比来对模型进行验证。在5%、10%、20%放电深度下ANFIS模型的预测数据与实测数据分别如表1、表2、表3所示。

  通过表1~表3劣化程度模型预测,发现在5%放电深度时,预测值与实测值的均方根误差为2.95;10%放电深度时,均方根误差为2.4;20%放电深度时,均方根误差为1.614。由此可知,模型预测的精确度随放电深度的增加而提高,对装甲车辆铅酸蓄电池SOH的预测具有较好的适用性。

  针对蓄电池劣化原因复杂的情况,采用了自适应神经网络模糊推理系统对蓄电池SOH进行建模预测,通过实测数据验证表明,该系统对蓄电池SOH的预测具有很高的准确性,且随着放电深度的增加,预测精度逐渐提高。

  [2] PASSINO K M,YURKOVICH S.Fuzzy Control[M].北京:清 华大学出版社,2001:238-241.

  [3] 李彬彬,陈铁军.基于自适应神经网络模糊推理的倒立摆控制[J].微计算机信息,2007,22(8):27-28.

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