Robust Model Predictive Control of Fast Lithium-ion Battery Pretreatment for Safe Recycling

📄 arXiv: 2503.11857v1 📥 PDF

作者: Meng Yuan, Adam Burman, Changfu Zou

分类: eess.SY

发布日期: 2025-03-14

💡 一句话要点

提出一种鲁棒模型预测控制方法，用于安全高效地预处理退役锂离子电池。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 锂离子电池 模型预测控制 鲁棒控制 电池预处理 电池回收 热管理 等效电路模型

📋 核心要点

  1. 退役电动汽车电池的处理和再利用至关重要，但传统的放电方法可能导致过热等安全问题。
  2. 论文提出一种鲁棒模型预测控制方法，结合电池等效电路模型和热动力学，动态调整放电策略，保证安全温度。
  3. 仿真结果表明，该方法在满足安全约束的前提下，显著缩短了放电时间，优于传统恒流-恒压和恒流-恒温方法。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种鲁棒模型预测控制（MPC）框架，旨在优化电池预处理过程中的放电过程，确保效率和安全性。该方法显式地考虑了温度约束，以防止过热和潜在危险。通过利用控制导向的等效电路模型与热动力学相结合，MPC算法动态调整放电曲线，以维持安全的工作温度。此外，鲁棒控制器被设计用来解决非线性电池动力学和线性化模型之间的模型失配问题，确保在不同条件下的可靠性能。仿真结果表明，与传统的恒流-恒压（CC-CV）和恒流-恒温（CC-CT）放电策略相比，该鲁棒MPC框架显著缩短了放电时间，同时遵守安全约束，为锂离子电池的回收和梯次利用提供了一个有前景的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决退役锂离子电池预处理过程中，如何安全、高效地进行放电的问题。现有方法，如恒流-恒压（CC-CV）和恒流-恒温（CC-CT）放电，难以同时兼顾放电效率和安全性，容易出现过热等问题，影响后续的回收和再利用流程。模型不确定性也会影响控制效果。

核心思路：论文的核心思路是利用模型预测控制（MPC）的优势，通过建立电池的等效电路模型和热动力学模型，预测电池在不同放电策略下的温度变化，并根据温度约束动态调整放电电流。同时，采用鲁棒控制策略，应对模型不确定性，保证控制器的可靠性。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 电池等效电路模型和热动力学模型构建；2) 基于模型的预测控制算法设计，目标是最小化放电时间，同时满足温度约束；3) 鲁棒控制器的设计，用于处理模型不确定性；4) 仿真验证，将提出的鲁棒MPC方法与传统方法进行比较。

关键创新：最重要的技术创新点在于将鲁棒模型预测控制应用于锂离子电池的预处理放电过程，并显式地考虑了温度约束和模型不确定性。与传统方法相比，该方法能够更智能地调整放电策略，在保证安全性的前提下，最大限度地提高放电效率。

关键设计：关键设计包括：1) 精确的电池等效电路模型和热动力学模型，用于准确预测电池的温度变化；2) 考虑温度约束的MPC优化目标函数，确保电池温度不超过安全阈值；3) 鲁棒控制器的参数设计，保证控制器对模型不确定性的鲁棒性。具体参数设置和损失函数细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真结果表明，所提出的鲁棒MPC框架能够显著缩短电池的放电时间，同时保证电池温度在安全范围内。与传统的恒流-恒压（CC-CV）和恒流-恒温（CC-CT）方法相比，该方法在放电效率和安全性方面均有明显优势，具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电动汽车退役电池的预处理环节，为电池回收和梯次利用提供更安全、高效的放电方案。通过优化放电过程，降低电池过热风险，提高资源利用率，有助于推动电动汽车产业的可持续发展，并减少环境污染。

📄 摘要（原文）

The proper disposal and repurposing of end-of-life electric vehicle batteries are critical for maximizing their environmental benefits. This study introduces a robust model predictive control (MPC) framework designed to optimize the battery discharging process during pre-treatment, ensuring both efficiency and safety. The proposed method explicitly incorporates temperature constraints to prevent overheating and potential hazards. By leveraging a control-oriented equivalent circuit model integrated with thermal dynamics, the MPC algorithm dynamically adjusts the discharging profile to maintain safe operating temperatures. Additionally, the robust controller is designed to account for model mismatches between the nonlinear battery dynamics and the linearized model, ensuring reliable performance under varying conditions. The effectiveness of this approach is demonstrated through simulations comparing the robust MPC method with conventional discharging strategies, including constant current-constant voltage (CC-CV) and constant current-constant temperature (CC-CT) methods. Results indicate that the robust MPC framework significantly reduces discharging time while adhering to safety constraints, offering a promising solution for the recycling and second-life applications of lithium-ion batteries.