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1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1 研究背景、目的及意义
随着化石能源消耗不断增加，环境污染也不断加剧，各行各业均面临发展绿色低碳和节能减排的挑战。船舶运输总量大，里程长，污染物排放量也十分巨大。据交通运输部统计，我国沿海船舶总排放量可占全球总污染物排放量的10%，氮氧化物排放占国家总排放量的8.9%，而污染排放来源就是船用柴油动力系统。在此背景下，电推船和混合动力船舶受到了人们的高度关注和青睐，而电池在船舶上的应用也成为了当下的研究热点。
锂离子电池具有工作电压可变范围大、能量密度高、无记忆效应、电化学性稳定、环境污染小、循环寿命长等优点，已经广泛应用到了各种领域。目前单节锂离子电池循环寿命均可达2000次以上，高的可达3000次以上。此外锂离子电池自放电率很小，在室温环境下充满电，一个月的自放电率仅2%左右，远低于其他类型电池。锂离子电池的工作温度在-25~45℃间，高低温性能比较优异 [1]。这些特质让锂离子电池十分适合在船舶上使用。
2. 研究的基本内容与方案
2.1 研究内容及目标
本课题拟采取数据驱动预测法，对锂离子电池充放电循环进行数据分析和特征提取，避开电池容量、内阻和内部温度等实际难以测量的参数，提取等压降放电时间为健康因子。以健康因子与容量之间的线性关系和容量衰减经验模型为基础，结合高斯过程回归模型和粒子滤波算法，创建可行性好、适应性强的soh估计方法，进而实现rul的准确预测。
具体的研究内容如下：
3. 研究计划与安排
1-3周，查阅国内外文献，了解课题背景，学习本领域的研究方法，形成研究思路，撰写开题报告；搜集英文翻译原文材料。
4-7周，学习matlab编程；学习贝叶斯线性回归，贝叶斯滤波理论，卡尔曼滤波框架，粒子滤波，高斯过程回归；完成翻译工作。
8-10周，完成编程工作：基于nasa的公开数据集，提取锂离子电池容量、及各相关数据，编程计算rul真实值；编写粒子滤波算法代码，gpr模型构建及训练的代码；编写计算rul预测值的代码；计算容量预测值与真实值之间的、rmse和mape的代码。
4. 参考文献（12篇以上）
[1]王帅. 数据驱动的锂离子电池剩余寿命预测方法研究[d].哈尔滨工业大学,2017.
[2] zhang j, lee j. a review on prognostics and health monitoring of li-ionbattery[j]. journal of power sources, 2011, 196(15):6007-6014.
[3] wei he, nicholas williard, michael osterman and michael pecht.prognosticsof lithium-ionbatteriesbased ondempster-shafertheory andthebayesian monte carlo method[j].journal of power sources 196(2011) 10314-10321.
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