摘要
本发明涉及一种基于多物理场仿真的锂电池数字孪生模型更新方法,步骤包括:确定电池基本信息,建立锂电池多物理场仿真模型,通过灵敏度分析对物理参数进行筛选,构建代理模型,基于定期常规检测数据对多物理场仿真模型及物理参数随机退化模型进行在线序列模型更新,并使用更新的数字孪生模型预测锂电池的相关物理特征输出。该方法不仅考虑了多物理场的耦合影响,还考虑了物理参数的不确定性及随机退化特性,实现了基于物理的数字孪生模型在线更新,能够使数字孪生保持高拟真度,并能可靠地预测物理实体的未来状态。
技术关键词
数字孪生模型
锂电池
退化模型
仿真模型
参数
更新方法
马尔科夫链蒙特卡洛算法
全局灵敏度分析
输出特征
多物理场建模
回归方法
拉丁超立方抽样
三维CAD模型
模型修正方法
不确定性模型
等效电路模型
数据
模型更新
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情景
预测模型构建方法
动态调整机制
LEAP模型
蒙特卡洛模拟方法
电池诊断系统
检测功能模块
标准电池模型
参数
电池诊断方法
控制智能体
智能体模型
在线
决策算法
强化学习算法
动态调控系统
电池管理单元
非线性动力学模型
充放电策略
锂电池