题目：锂离子电池性能仿真与健康衰退评估技术研究

作为实现电池健康管理的有效途径，精准的荷电状态（State of Charge, SOC）估计和健康衰退状况（State of Health, SOH）评估能够很好的解决锂离子电池在实际使用过程中所面临的可靠使用和安全管理问题。但现有方法多局限于特定的使用条件下，未考虑实际使用条件不同对电池状态评估所带来的影响，这些问题严重制约了该项技术的推广应用。为此，本文针对电池实际应用中使用机制和工作环境多变这一现实问题，开展适用于不同使用条件的锂离子电池状态评估方法研究。

首先，简单分析了锂离子电池的结构特性和工作原理，并就放电电压特性、内阻特性、容量特性及充放电效率等方面对锂离子电池的性能特性进行研究，为下一步构建电池性能模型奠定基础。

然后，根据锂离子电池的性能特性，设计了考虑温度影响的电池等效电路模型和参数辨识试验，利用试验数据对模型参数进行了辨识，在Matlab/Simulink中搭建了电池模型，最后通过实验对模型的有效性进行验证，为下文研究锂离子电池的SOC和SOH估计提供了技术和理论支撑。

针对现有荷电状态估计方法受限于特定温度、恒流放电的情况，将已建立、验证的电池模型用于电池荷电状态评估，通过对参数实时更新的电池系统状态空间方程应用卡尔曼滤波，实现了适用性强、可靠准确的锂离子电池SOC估计，这通过电池放电实验得到了证实。

考虑到现有电池SOH评估方法将监测数据放在欧氏空间进行分析，因而扭曲了数据的本质结构所导致的工况适用性差，本研究利用流形学习挖掘隐藏在电池监测数据中的健康信息，即：将从充放电循环曲线中所提取的几何特征和利用放电电压数据实时辨识出的电池RC模型参数特征所蕴含的流形结构所恢复，并在流形空间中对锂离子电池健康状态进行度量。NASA PCoE研究中心的电池数据对该方法的有效性进行了验证。