英语原文共 19 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
数字孪生在智能电池管理系统中的应用
王文文、王军、田金鹏、陆嘉环、熊瑞
摘要
锂离子电池一直是新能源汽车研究的一个焦点，但其内部反应较为复杂，电池老化和安全等问题尚未得到充分了解。鉴于数字孪生（DT）在航空航天等复杂系统中的研究和初步应用，我们将有机会利用数字孪生来解决当前电池研究的瓶颈。首先，本文对数字双电池的发展历史、基本概念和关键技术进行了整理，总结了目前在电池建模、状态估计、剩余使用寿命预测、电池安全和控制等方面的研究方法和挑战。此外，基于数字双元，我们描述了智能电池管理系统中电池数字建模、实时状态估计、动态充电控制、动态热管理和动态均衡控制的解决方案。我们还为电池领域的数字双生提供了开发机会。最后总结了智能电池管理的发展趋势和挑战。
关键词：数字孪生，电池管理系统，电池型号，剩余使用寿命预测，动态控制
一 介绍
全球石油资源正在枯竭，环境污染正在增加。减少温室气体排放是最具全球性关切的问题之一。许多国家已经颁布了有关禁止从事燃料汽车销售的相关规定，因此新能源汽车的相关领域成为研究热点。电池的开发和管理是新能源汽车的关键技术。锂离子电池因其高能量密度、长寿命长、低自放电率，已成为最有前途的选择。为了最大限度地提高锂离子电池在使用过程中的性能，对电池管理系统的要求越来越高，特别是在安全性和循环寿命方面。然而，BMS从真实电池中获得的信息很少，难以准确显示电池的老化和安全状态，需要进行完整的生命周期管理。此外，车载BMS在车辆运行过程中不能存储或处理大量数据，实时能力和数据利用率较差。为了便于电池管理，有必要深入研究电池老化和热失控等机制。此外，将大数据、人工智能等先进技术集成到BMS中，有望实现电池寿命周期数据管理。随着学术界对大数据、人工智能、区块链、物联网等新兴技术进行了大量的研究，数字孪生的概念越来越清晰。DT可以建立物理实体和虚拟模型之间的映射，虚拟模型之间有密切的交互。DT最初用于航空航天领域，主要用于飞机的剩余使用寿命(RUL)预测和健康管理。[10]等人讨论了DT在评估飞机等复杂系统的运行状态中的应用。Li等[11]建立了飞机DT来评估飞机的健康状况，并分析机翼疲劳裂纹的增长。虽然DT技术仍处于发展阶段，但它在复杂系统的预测和优化方面显示出了巨大的价值。碲化锂离子电池也是一个复杂的系统。其内部参数高度非线性耦合，寿命也与各种参数密切耦合。这是电池速率状态估计、快速充电、热管理和延长使用寿命[12,13]研究的巨大挑战。另一方面，也有机会利用DT来处理复杂的系统，并为电池系统建立一个DT框架，如图1所示。这些传感器用于收集电池电压、电流、温度等数据。在真实的电池中，以及电池的几何模型、老化模型、热模型等。都是在虚拟世界中建立起来的。通过虚拟模型对真实电池数据进行采样，得到了真实电池DT。利用人工智能、云计算、大数据、区块链等技术，实现电池全寿命周期的实时数据监测、状态估计、RUL预测、热管理等功能，同时对真实电池进行反馈控制。这些功能要求云电池管理系统和车载电池管理系统协同工作。电池DT还可以实现电池信息的可视化，使蝙蝠的动脉更加清晰和透明。可以指导面向数字化和智能的智能管理系统发展。本文讨论了DT在智能BMS中的应用前景。第2节介绍了DT的概念、发展和关键技术。第3节描述了电池建模、状态估计和RUL预测的方法和挑战，并阐明了如何基于DT解决这些挑战。基于DT的电池安全和动态控制详见第4节。第5节阐述了DT在电池领域中的发展机遇和挑战。第6节总结了智能BMS的未来趋势和挑战。
二 DT
2.1 DT的发展
DT的想法是由GrievesM.W教授在2003年的产品生命周期管理过程中提出的，这被称为“相当于物理产品的虚拟数字表达式”[14]。为了确保战斗系统在其使用寿命内的安全运行，美国宇航局在2010年的空间技术路线图中引入了DT的概念。2011年，美国空军研究实验室在飞机的概念模型中使用DT来预测结构的寿命，并确保结构的完整性[15]。为DTs在航空空间领域中的应用奠定了基础。2014年，DT理论被美国国防部、通用汽车公司、西门森公司和其他公司[16,17]公司所接受。2016年，Tao等人[18]将DT引入研讨会研究，并探讨了DT研讨会的概念。本文从DT车间的四个系统组件中分析了DT模型的关键技术基础，为制造车间网络物理系统的实现提供了一个理论。高德纳，世界著名的咨询公司，连续三年（2017-2019）将[19–21]列为十大战略技术趋势之一。在现有先进技术的支持下，DT已成为优化产品设计和维护流程，实现产品RUL预测、降低产品整体成本的关键。
2.2 DT的概念
DT的基本思想是准确、实时地连接物理世界和虚拟世界的[22]。然而，揭开概念框架是不神秘的。近年来，人们提出了大量的DT概念和参考框架。Zheng等人[23]分别从广义和狭义上讨论了DT的概念和特征。Tey提出了DT的应用框架由物理空间、虚拟空间和信息处理层组成。表1列出了不同的概念和对DT的排名，总结了这些概念的要点，并揭示了DT的发展趋势。大多数早期文献认为DT是高精度的模型或多尺度模拟，而没有考虑虚拟空间和物理空间之间的实时连接。随着研究的不断深入，研究者开始关注虚拟空间和物理空间的动态变化和双向映射。虽然在光照方面有不同的解释，但DT的基本特征已经达成了共识。DT并不是一种特殊的技术，而是一种可以通过许多先进的技术来实现的概念。因此，不同的研究领域需要足够的清晰和具体的概念。该系统可以依靠专门的工业实践，充分发挥其优势。一些研究人员也在锂离子电池的领域给出了一个简短的建议，然而，他们中的大多数集中在使用DT建立高精度模型和估计电荷状态(SOC)和健康状态(SOH)[24–26]。忽略了虚拟电池和物理电池的相互映射和控制。随着DT在电池领域中的进一步研究，DT的概念将变得更加清晰。
2.3 DT的关键技术
从数字建模到实现智能控制，DT都需要大数据、人工智能、物联网、云计算、区块链等功能强大的平台。这些技术并不是相互独立的，它们与DT的关系如图2所示。本文将介绍这些关键技术在DT中的应用和集成。
2.3.1数字孪生和大数据
大数据是一个术语，用来指通过传统的数据库技术来存储、处理和分析的数据量的增加。大数据的本质是模糊的，它涉及到相当大的过程来识别和将数据转化为新的见解[33]。IBM提出了大数据的5V特性：体积、品种、价值、速度、准确性[34]。这个大数据平台应该具有集成、存储、管理、交互式分析、可视化和安全的性能。双生数据集成了多源、多种类型、多种结构的海量数据，如传感器数据、模型生成数据、虚拟和真实融合数据[35]。大数据可以从DT生成的大量数据中提取更有价值的信息，来解释和预测真实事件的结果和过程。DT模型与大数据的一致性等。在一定程度上，可以认为DT是大数据和物理世界之间的桥梁。
2.3.2数字孪生和人工智能
人工智能是一种模拟人类意识和思想的机器。人工智能的四个主要子领域包括机器学习、自然语言处理、语音处理和机器视觉。人工智能具有广泛的应用，机器学习是电池领域中最重要的算法之一。机器学习是一种自动分析和从数据中获取规则的算法，并使用这些规则进行推断或预测。因此，人工智能和大数据往往是紧密相关的。TeDT利用其高深度虚拟模型、海量双子数据和实时双向动态交互，实现了仿真、诊断、预测和优化控制等功能。人工智能通过匹配最佳的智能算法，完成不同的服务需求，来分析、整合和深度挖掘双数据。在人工智能的支持下，DT可以大大提高数据的价值，以及各种功能的响应性和准确性。
2.3.3数字孪生和物联网
物联网主要通过各种设备(如RFID、传感器等)的接口将现实世界的对象连接到互联网上，或将它们相互连接，以实现信息传输和处理[37]。物联网设备和服务充当了收集、生成、分析和从物理世界向虚拟世界传输数字数据的“梯子”。双子数据通常具有大数据特征，在物理机制不完整和输入数据不完整的情况下，电池DT利用这些数据通过机器学习技术来预测电池的未来状态。
2.3.4数字孪生和云计算
由于数据量大，多样性大，日常存储设备无法满足需求，需要使用云存储信息。此外，DT还需要实时的模型仿真优化、行为预测等，而这些过程还需要对复杂的物理系统进行大量的计算。缓慢的计算速度会导致虚拟模型跟踪不良，物理系统无法响应。在现代控制系统中，算法的复杂性和数据量都在不断增加。因为车载处理器不能满足需求。功能强大的云计算为系统的实时更新提供了可能性。在未来，信息处理、分析和控制决策都将在云平台上进行。目前，研究者们一直致力于云BMS的研究，并认为云BMS是[38]未来发展的必然趋势。由于数据量大，算法复杂，DT将依赖于云计算平台。
2.3.5数字孪生和区块链
区块链是通过分布式数据存储和点对点传输等技术实现的一种新型应用方案。区块链是分布式账本、共识机制、智能合约和密码学[39]的结合。从本质上，它可以看作是一个数据库，它是由一种特定的加密方法形成的一系列相互关联的数据块。每个数据块都包含一个数据字符串，可用于验证事务信息是否有效。DT的核心是数据的集成和分析，数据管理方面可能存在数据泄露、恶意篡改等风险。为了实现对系统的信任，必须解决数据的可信度的问题。DT和区块链结合的优势主要体现在确保数据在存储和传输过程中不被篡改，实现DT之间的交互。DT的实现不能与这些新技术分离。协同实现对物理世界的综合感知、多尺度高模型物理建模、高效安全的数据传输、智能个性化功能、虚拟模型与物理世界的实时动态双向耦合。
2.4总结
虽然DT的想法是在21世纪初提出的，但由于技术上的限制，近年来它已经开始引起人们的关注。目前，DT仍处于发展阶段。利用DT充分实现虚拟世界与物理世界的互联，仍然面临着许多挑战，如智能算法的发展、高精度传感器的使用、云计算、大数据、物联网等技术的集成。然而，DT在航空航天、智能制造等领域的初步应用，证明了其处理复杂系统的能力较强，在状态预测、故障维护和优化控制方面也具有巨大的潜力。
3电池数字孪生：建模和状态估计
近年来，对电池的研究越来越广泛和成熟，但仍有许多问题有待解决。为了解决锂离子电池的状态估计和RUL预测问题，通常使用该模型来描述电池的电压响应曲线、容量和内电阻。然而，由于电池内部关系的高非线性和耦合，准确建立锂离子电池模型[40]一直具有挑战性。DT在航空航天领域取得了优异的性能，特别是在RUL预测和最优控制方面。这表明，我们可以使用DT来解决电池的管理问题。在接下来的两部分中，我们将讨论电池管理所面临的挑战，以及DT可以提供什么样的解决方案。
3.1电池建模
目前，广泛使用的电池模型主要包括等效电路模型(ECM)、数据驱动模型(DDM)和电化学模型[41,42]。ECM采用电阻、电容、电压源等电元件的不同组合来模拟锂离子电池[43,44]的充放电特性。由于ECM的数学表达式很简单，因此可以实现递归最小二乘等自适应转换算法来识别参数，使ECM成为最流行的选择[45,46]。然而，由于ECM缺乏物理意义，它不能描述电池的内部反应。因此，它不适合用于需要估计内部物理状态的控制。近年来，分数阶ecm得到了广泛的研究。Xiong[47]等人[47]提出了一种新的分数阶模型，该模型同时考虑了巴特勒-Volmer方程和分数阶常数相位元用于SOC估计。TeDDM已被广泛应用于电池模型的开发中。它具有很高的学习能力，经常用于电池状态估计和RUL预测。Zhang[48]等人[48]提出了一种新的数据驱动电池状态估计方法，该方法结合了递归神经网络建模和基于粒子闪烁的误差修正。该电化学模型考虑了电池内部的电化学反应、传热、离子融合等反应。它使用部分圆周方程和代数方程来描述锂离子电池的充放电行为。常见的电化学模型包括伪二维（P2D）模型和单粒子模型(SPM)。TeP2D模型是基于浓溶液和多孔电极[49,50]的理论，可以描述电池在厚度方向上的局部行为。但是，由于参数数量多、复杂度高、仿真时间长，这些方程需要进行简化，以降低维数[51]。一个单个粒子被用来表示SPM中的一个电极。认为固相混淆和迁移只发生在粒子内部，忽略了电池终端电压上液相浓度和液相电位的注入[52,53]。SPM结构简单，计算量小，易于在线实现。然而，关于简化的假设在大电流速率的情况下并不成立，而且SPM的应用通常被限制在2C[54]内。虽然电化学模型可以描述电池内部状态的变化，但这些模型通常有许多不同的参数需要获得。某些参数的获取有时需要进行破坏性检测。Ecker等人[55]介绍了Kokam7.5Ah电池电化学模型的参数化过程，并通过实验验证了测量的参数集。同样，约翰内斯等人。[56,57]对一个28Ah高功率电池的电化学和热参数进行了测量和实验验证，并组装了一个硬币电池来确定电极材料的电化学性能。但并不是所有的参数都同样会影响电化学模型的准确性。Li等人[58]将电化学模型的参数划分为几何参数、运输参数、动力学参数和浓度参数。分别分析了恒流恒压(CC-CV)充电和电动汽车实际运行负荷下26个参数的灵敏度，并讨论了不同充电速率和放电间隔参数的注入情况。电化学模型参数识别通常采用仿生优化算法，如遗传算法、粒子群优化和群体觅食优化[59,60]等。这些算法可以通过智能搜索得到一个全局最优解。Yan等[61]采用一种计算收敛时间较短的细菌觅食优化算法来识别SPM参数，如电极活性表面积、锂离子固相融合系数、反应速率常数等。
3.2状态估计和剩余有用的寿命预测 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[591512]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
