简述生态学研究的方法范文1
生态学是研究生物与其周围环境之间相互关系的一门科学。由于生物是呈等级组织存在的，因此，从生物大分子、基因、细胞、个体、种群、群落、生态系统、景观直到生物圈都是生态学研究的对象和范围。
2、简述生态学的分支学科。
根据研究对象的组织层次分类：分子生态学、个体生态学、种群生态学、群落生态学、生态系统生态学、景观生态学与全球生态学等;根据生物类群分类：植物生态学、动物生态学、微生物生态学等;根据生境类型分类：陆地生态学、海洋生态学、森林生态学、草原生态学、沙漠生态学等;根据交叉学科分类：数学生态学、化学生态学、物理生态学等;根据应用领域分类：农业生态学、自然资源生态学、城市生态学、污染生态学等。
3、生态学发展经历了哪几个阶段?
分为4个时期：生态学的萌芽时期(公元16世纪以前)，生态学的建立时期(公元17世纪至19世纪末)，生态学的巩固时期(20世纪初至20世纪50年代)，现代生态学时期(20世纪60年代至现在)。
4、简述生态学研究的方法。
生态学研究方法包括野外调查研究、实验室研究以及系统分析和模型三种类型。
野外调查研究是指在自然界原生境对生物与环境关系的考察研究，包括野外考察、定位观测和原地实验等方法。实验室研究是在模拟自然生态系统的受控生态实验系统中研究单项或多项因子相互作用，及其对种群或群落影响的方法技术。系统分析和模型是指对野外调查研究或受控生态实验的大量资料和数据进行综合归纳分析，表达各种变量之间存在的种种相互关系，反映客观生态规律性，模拟自然生态系统的方法技术。
5、种群具有哪些不同于个体的基本特征?
种群具有个体所不具备的各种群体特征，大体分3类：
(1)种群密度和空间格局。
简述生态学研究的方法范文2
【关键词】软件行为 隐马尔可夫模型 序列简化算法
随着计算机技术、网络技术以及通信技术的快速发展，网络安全的重要性也日益突出。网络威胁也有原来的单一病毒形式转向恶意软件，因此，确保一个软件安全正常的运行成为了当前一个急需解决的问题。目前，软件安全缺陷可以归为下面几类：共享数据方面、错误处理方面、接口设计方面等。
入侵检测指的是在一个系统中，检测异常行为的能力，而这种异常行为通常是由安全攻击，病毒和软件设计缺陷所引起的。目前主要有两种途径进行入侵检测，一种是基于网络的入侵检测，另一种是基于主机的入侵检测技术，而基于主机的入侵检测技术又分为基于用户行为的和基于软件行为的入侵检测检测技术。
1 软件行为及隐马尔可夫模型的研究
1.1 软件行为模型研究
程序在正常情况下和在异常情况下运行，系统调用序列会产生偏差，可以在很大程度上体现软件的行为特征，因此，可以利用系统调用来研究软件的行为特征。最早的动态建立的软件行为模型是Forrest提出的N-gram模型。在这个模型中，他用若干个长度为N的系统调用序列，来描述一个软件的行为。
1.2 隐马尔可夫模型
在马尔可夫链中，每个状态都和一个观测事件一一对应，也就是说可以直接观测到状态。隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model）则是在马尔科夫模型中发展而来，它的观测值和状态不是一一对应，能够描述更为复杂的问题，它通过一些概率分布来表示模型特征，是一个双重随机过程。
2 软件行为模型改进
2.1 基于频率的子序列抽取算法
N-gram是自然语言研究领域广泛使用的一个概念，它表示的是长度为N的字符序列。在计算机系统中，每个系统调用都有一个对应的编号，随着程序的运行，会产生一个系统调用序列。每一个长度为N的系统调用序列，就称为一个N-gram。
基于频率的序列简化算法其核心思想就是：从原有序列中抽取出一些子序列，这些子序列的出现频率较高（具体的频率要求根据实际需要可做适当修改），然后用这些子序列的编号替换原有序列中的子序列，从而得到一个更加精炼的序列，并且保持原有序列中元素的先后关系。
下面具体阐述基于频率的序列简化算法，为了描述方便，首先定义几个变量：
Ck表示长度为k的序列集合，即k-grams。
Cki表示长度为k的序列集合中第i个元素。
Ckif（s）、f（Ck）、分别表示这些序列的出现频率。
该算法用伪代码描述如下：
2.2 基于系统调用的隐马尔可夫模型改进
为了能够更加准确的描述一个软件的行为，扩大输入数据的覆盖率是非常重要的，也就是要尽可能多的让获取到的系统调用序列覆盖全部的程序执行路径，获取系统调用序列是尽量让软件进行不同的操作。
假如经过序列简化算法化简后的系统调用序列是{①②③④⑤⑥⑦⑧⑨}，这就作为隐马尔可夫模型的观察值了。假定计算机就两种状态：安全和不安全，这作为隐马尔可夫模型的状态集。所以前向变量αt（i）表示在给定模型参数λ（A，B，π）下，出现观察序列为O1，O2，O3…Ot，并且t时刻的状态为i的概率。例如α4（安全）表示在给定模型参数λ（A，B，π）下，出现系统调用序列为①②③④，并且在4时刻为安全状态的概率。后向变量βt（i）表示在给定模型参数λ（A，B，π）和t时刻状态为i的条件下，后续观察序列为Ot+1，Ot+2，Ot+3……OT的概率大小。例如β4（安全）表示已知模型参数λ（A，B，π）和t时刻状态为安全，后续观察序列为⑤⑥⑦⑧⑨的概率大小。
在前向后向算法中，必须借助上述前向变量和后向变量来定义另外两个用来做似然估计的变量和，分别为3.1式和3.2式，和的大小范围都是0到1。
表示给定观察序列和隐马尔可夫模型参数λ，在t时刻处于i状态并且在t+1时刻处于j状态的概率。如果定义当前的HMM模型参数λ为（A，B，π），则可以得到新的HMM模型参数Baum等研究人员已经证明新的模型参数能更好的描述模型特征，即，因此如果迭代计算上面3个式子，即不断重新估计隐马尔可夫模型，那么经过若干次的计算后，可以得到隐马尔可夫模型的最大似然估计。前向后向算法与维特比算法的区别是，维特比算法得到的是全局最优解，而前向后向算法得到的是一个最大似然估计，是一个局部最优解。最后得到的这个隐马尔可夫模型就是基于系统调用的软件行为模型。
3 软件行为模型验证
3.1 实验过程
本章将从实验的角度，选取Gzip（GNU Zip）工具软件作为实验对象，利用在上一章中实现的系统对改进后的行为建模方法与原来的软件行为建模方法进行一个对比，从而达到论证新的模型构建方法高效性的目的。
具体的实验步骤如下：
（1）首先开启Ftrace工具对系统内核的监控，再操作Gzip软件，在linux操作系统上进行各种操作，例如压缩解压缩等，并且这些操作必须保证都是合法的。
（2）然后关闭Ftrace工具，保存好Ftrace工具监测得到的trace报告文件。重复上述步骤200次，总共可以可到200条软件行为轨迹。
（3）接着拿50条系统调用序列分别用原隐马尔可夫模型和改进后的隐马尔可夫模型进行软件行为模型的建立。
3.2 实验结果
从图2的模型生成时间比较图中，可以很清楚地看见，新的软件行为模型的构建方法比传统的只用隐马尔可夫模型构造软件行为模型要高效，并且随着初始软件行为轨迹的增多，即系统调用序列的增长，这两种方法所花时间的差距越来越大
4 总结
虽然软件行为的概念定义很早就出现了，但真正定量的形式化描述一直都是研究热点，并且至今没有很好的成果。利用统计学中的隐马尔可夫模型来建立软件行为模型，时间代价太大。本文改进了这种建立软件行为模型的方法，缩减软件行为模型的生成时间。并通过实验，证明了改进后的软件行为模型生成方法相对于原有方法，能更快速的生成模型，并且基本保持原方法的高准确率。
参考文献
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[2]陶芬，尹芷仪，傅建明.基于系统调用的软件行为模型[J].计算机科学，2010.
[3]王新平，顾庆.基于执行轨迹的软件缺陷定位方法研究[J].计算机科学，2009， 10（36）.
[4]张林，赵勇，刘吉强.基于椭圆曲线数字签名算法的序列号软件保护方案[J].中国电子科学研究院学报，2006（01）.
作者简介
武文曦（1988-），男，湖南省衡阳市人，现为中国电子科技集团公司电子科学研究院工程师。主要研究方向为大数据挖掘、软件安全。
简述生态学研究的方法范文3
医学论文摘要的格式目前主要采用结构式摘要（struc－turedabstract），它是由加拿大McMaster大学临床流行病学家和生物统计学教授Haynes博士于1990年4月首先提出的［3］。国际《生物医学期刊投稿的统一要求》（温哥华格式）规定采用四层次结构式摘要，包括目的（objective）、方法（meth－ods）、结果（results）和结论（conclusions）4个部分。结构式英文摘要字数约为150～200个实词。我国大多数医学期刊都采用了4段式结构式摘要。四层次结构式摘要具体包括的内容如下。目的：简要说明研究的目的，表明研究的范围、内容和重要性，常常涵盖文章的标题内容。方法：简要说明研究课题的设计思路，使用何种材料和方法，并介绍处置方法及主要结果的测定方法，如何对照分组，如何处理数据等。结果：简要介绍研究的主要结果和数据，有何新发现，说明其价值及局限。此外，还要给出结果的置信值，统计学显著性检验的确切值。结论：简要对以上的研究结果进行分析或讨论，并进行总结，给出符合科学规律的结论，说明其理论价值，是否可以推荐、推广或需进一步研究［4］。
2医学论文英语摘要写作的问题及对策
2．1论文标题问题及对策
论文标题是论文内容的缩影，要求简明扼要，明确反映主题，便于检索。一般来说，医学科技论文的标题通常以名词或名词短语的形式出现，少数标题使用句子的形式。我国医学科技期刊英文标题的主要问题是：首字母大小写混乱、标题过长。英文标题的书写形式主要有三种：1）每一个字母都大写。2）除第一个单词的首字母大写外，其余均小写。3）除虚词（包括冠词、连接词、介词），每个词的首字母都大写。当标题中间有破折号或者冒号时，其后面的冠词、介词通常也要大写。医学论文标题中医学术语多往往较长，但一般不超过16个单词，所以应注意省略不必要的词语。在论文标题中，定冠词（the）和不定冠词（a，an）一般可以省略，但固定短语如afew中的a不可省略。汉语论文标题中经常出现一些表示谦虚或者用以引起陈述的“套语”，如“试论……”、“探讨……”、“关于……研究”、“……观察”等标题。这些词语对于研究性的学术论文来说无任何学术意义，只是一些赘语，所以在翻译成英文时可以将其省略。但是，如果“研究”、“观察”等词带有限定成分时，则不宜省略，如“……的回顾研究”（Retrospec－tiveStudyon…）。试举一例说明正确标题的写法。例1．StudyOnTheEffectsOfBerberineOnPatientsWithIrritableBowelSyn－drome宜省略StudyOnThe且介词小写，应改为EffectsofBerberineonPatientswithIrritableBowelSyndrome（盐酸小蘖碱治疗肠易激综合症的临床应用）。
2．2英文摘要时态问题及对策
由于汉语中没有时态，因此时态是大多数中国作者遇到的一个大难题，以至于不知何时用何种时态。有的全文从头到尾只用一种时态，或者几种时态杂错，给人不知所云的错觉。结构式摘要主要采用三种时态：一般现在时、一般过去时和完成时。Objective（目的）部分，在叙述该文的写作目的时使用一般现在时；表示试验或研究目的时使用一般过去时。现在常常用不定式短语进行表达，如“tostudy…”。Methods（方法）部分，因为都是过去做的事情，故采用一般过去时。Results（结果）部分，也都是过去得出的结果，也应用一般过去式表达。Conclusion（结论）部分，是作者对所的结果的评语，乃写作时作者所持观点，文章得出的结论是科学的、客观的，所以谓语应该用一般现在时表达。完成时态较少使用，一般用来介绍该领域的背景情况，如他人已取得的成果，做过的试验，得出的结果，对现在或过去造成了影响。当然，使用何种时态不能一概而论，要根据原文中所要表达的意思来最后确定。近年来的趋势是更多地运用一般现在时，国外学者一般现在时的运用比例要大大高于中国学者。例2．CONCLUSION：Thefindingssuggestanassocia－tionbetweensuboptimalcareandcerebralpalsy，butthisseemstohaveroleinonlyasmallproportionofallcasesofcerebralpalsy．此例结论中的句子用一般现在时表达了作者的观点和认识。
2．3英文摘要的人称和语态问题及对策
被动语态的使用是科技文体追求叙述的客观性和规范性一个重要手段。国外语言学家曾统计，在科技英语里，全部限定动词中至少有三分之一用被动语态。其原因是被动语态将所要讨论的对象放在主语的突出地位，因而更能突出所要论证及说明的主旨而且，被动结构也往往比主动结构更加经济、紧凑。国内科技期刊英文摘要中也以被动语态居多，尤其是国内医学论文的英文摘要，被动语态的运用更是占据主流，甚至出现了被动语态滥用的现象。我国颁布的国家标准《GB6447－86文摘编写规则》也要求用第三人称，不可以用第一人称，汉语的无人称句译为英文就往往选用被动语态表达。然而，被动语态的文风在国外科学写作界从20世纪60年代开始被摒弃［5］，国外医学论文越来越多地采用主动语态，主语多用第一人称复数“we”，这是因为主动语态在结构上更简练，表达更为直接有力。因此，为了简洁、清楚地表达研究成果，在论文摘要的撰写中不应该回避使用第一人称和主动语态。例3．Weenrolled150patientswithinfectiousmononu－cleosisduringtheacuteillness．本句使用了第一人称复数“we”和主动语态，不但表达简洁、清楚，而且还可以避免实用被动语态造成的句子“头重脚轻”的问题。例4．SUBJECTSANDMETHODS：Weanalyzeddatafromaprospectivecohortstudythatcaptureddetailedclinicalinformationandlongitudinaloutcomesforallpatientswhoun－derwentcardiaccatheterizationinAlberta，Canada．Westudied11，468patients，1959（17％）ofwhomhaddiabetes．（WilliamA．Ghali，etal，2000）本例摘自《美国医学杂志》，对象和方法的叙述中都用了第一人称复数we和主动语态。国外期刊中有诸多这样的例子，在此不再赘述。
2．4数字和缩略语问题及对策
简述生态学研究的方法范文4
关键词：现代汉语 时
我们知道，任何客观事物都处于一定的时间过程之中，因此，任何语言也都有时间方面的表达，并且各自构成系统。我们这里主要讨论现代汉语的时间系统。本文借鉴陈平先生《论现代汉语时间系统的三元结构》，把时间系统分为时相、时制和时态。本文着重从时制方面讨论现代汉语的时间系统。
一、时的研究历史
黎锦熙《新著国语文法》已经意识到时和体并不相同，并开始使用“时制”的概念，区分“现在”、“过去”、“将来”三种时制，这是国内较早研究时范畴的著作。
20世纪40年代，汉语时、体研究出现了一个相对繁荣期，以吕叔湘、王力和高名凯等三大语法学家为代表。吕叔湘把原来的三时观念加以改造，将“基点前时”、“基点时”、“基点后时”成为“三时”。这是因为他认为“过去”和“将来”如果离开“现在”就没有意义了。高名凯在《汉语语法论》中明确表达了汉语没有时范畴的观点。王力表达了大致相同的观点。
进入20世纪50年代，汉语没有时范畴的观点受到了挑战。龙果夫、雅洪托夫等认为汉语中存在时制，词汇手段和语法手段都是时制表达的重要因素。张秀进一步认定并发展了“汉语有时”论，认为汉语没有绝对时制，但有关系时制。李临定、李铁根等进一步发展了这种观点。
20世纪80年代后，时范畴研究出现了多元格局。帅志嵩总结了20世纪80年代以来的汉语时范畴研究，认为可以分为三种不同的类型：以陈平、李临定、龚千炎等为代表的“无标记有时论”，他们根据情状发生时间、说话时间和参照时间三者在时轴上的相互关系来界定汉语的时制系统，坚持时和体分开；以张济卿、左思民、金立鑫、李铁根、陈立民、林若望等为代表的“时体混合有时论”，他们认为，“了”、“着”、“过”等体标记同时也是时标记，时范畴和体范畴在很大程度上使用相同的一套标记系统；以王松茂、马庆株等为代表的学者持“时体分别论”，认为时和体属于不同的语法范畴，不能将时和体混同起来。
综观汉语时范畴的研究，从时范畴的有无到对范畴的不同角度进行论证，可以看出，汉语究竟有没有时范畴还没有定论。我个人认为汉语是有时范畴的。关于汉语有无时范畴会在下一部分进行简单的论述。
二、关于汉语有无时的讨论
在关于时体研究的文献中，我们能看到许多学者对汉语有无“时”，也就是时制进行了大量的讨论。我们认为，汉语不光有体，也有时。在张济卿先生的《汉语并非没有时制语法范畴――谈时、体研究中的几个问题》一文中，他从七个方面论证了汉语并非没有时制范畴。首先，他提出，语言学家必须忠于语言事实，在否定某一语法范畴的存在时也应该先对语言事实作一番调查之后才下结论。可是我们发现主张汉语没有时制的学者并未完全这样做。他们只是片面的看到了有时间标记的句子，便一再强调汉语全是靠时间词语或上下文来表达时间的，他们没有并注意到汉语中存在着大量的无标句。其次，许多学者都没有对汉语的时、体有一个完整的定义，往往只提结论不提定义。第三，张济卿先生从“了”字有无时制出发，强调了汉语有时制。第四，他指出，不少语法书中，把放在动词后面的“了、着、过”看作是表示体意义的助词，把放在动词前面的“将、在、曾”等词看作是时间副词。这就是说只承认前一类词是语法标记，而后一类词只具有时间方面的词汇意义，还够不上语法标记的资格。张济卿先生在文章中举出大量例子对此进行了反驳。第五，他还指出，历来的时、体研究中，还有两个倾向。一是把时制与体看成是对立的。二是把体看成是时间的表达手段。在这里，张济卿先生提出：“时制是客观的存在，它并不是体所能左右的，因为所有的动作或状态都离不开时间。我们在叙述一件事情时，不可能不伴随时间概念，否则就无法正确地传达信息。而体却带有一定主观性，它在相当程度上取决于人的观察方式。第六，针对有的学者提出的“一种语言里只有具备了表达时意义和体意义的形态，才可以说具备了时范畴和体范畴，范畴是通过形态而不是通过词语形式来表达的。正是在这个意义上，我们认为现代汉语里没有时范畴，但有体范畴。”张济卿先生指出：什么是形态，什么是词语形式，需要有一个客观的标准；如果认为范畴只能通过形态来表达，而形态既包括有标形式，又包括无标形式，那还讲得通，如果只指有标形式，那就成了问题了。第七，他从无标句着手，对汉语的时制结构作了一番简单的考察。张济卿先生的这篇文章，让我们更加清楚的了解了汉语是有时制的。
三、时的概念
那么，“时”究竟是什么？它的概念又是什么呢？我们这里所说的时，它指示事件发生的时间，表现为该时间同说话时间或另一参照时间在时轴上的相对位置。也就是情状的发生时间、说话时间和时轴上的另外一个时间（又称为参照时间）三者在时轴上的相互关系。另外，我们还必须看到汉语时制和印欧语时制的不同。世界各种语言无不体现时制，不过，不同的语言往往采用不同的表达方式或观察方式。汉语基本上使用动词以外的时间词语表示（词汇手段），印欧语则应用动词本身的形态变化表示（语法手段）。
四、时的类型
现代汉语的时制结构系统，就是由说话时间与事件发生时间、另一参照时间与事件发生时间纵横交错所构成。用S代表说话时间，用R代表另一参照时间，事件发生时间为E。S、R、E在时轴上的相对位置有两种观察方法。一是以S为基点，确定它同E的相对位置。S E之间的关系称为绝对时制。绝对时制又分为三种情况：E在S之前，为绝对过去时；E与S重合，为绝对现在时；E在S后，为绝对将来时。二是以E为基点，确定它同R的相对位置。E和R之间的关系称为相对时制。也有三种可能：E先于R，称为相对先事时；两者同时，称为相对当事时；E在R之后，称为相对后事时。
在分析语料的过程中，我们将现代汉语的几种句子类型分别加以分析，比如连谓句，兼语句等等。其中也遇到了很多问题，比如句子中如果没有标注参照时间的，往往找不到参照时间；描述心情或状态类的句子是现在时还是过去时；分析较长的句子时，往往不能准确地将S、R、E标注出来，因此无法准确的得到句子的时制类型。
总而言之，在对汉语时制做了以上简要的概述之后，我们发现，首先汉语是有时制的，时制绝不是可有可无的东西，其次，我们也绝不能将“时”放在狭义的语法手段上来研究；最后，我们可以通过前人总结出来的时制的九种类型来分析大量的语料，从而验证这种方法的正确与否，也能从中发现更多的问题。另外，我们发现时制绝不仅仅是汉语独有的，任何语言都有时制，本文仅对现代汉语的时制进行了简单的论述，希望通过以后的研究，能总结出更多其他语言的时制特点。
参考文献：
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[2] 龚千炎.汉语的时相 时制 时态[M].北京：商务印书馆，1995.
[3] 何伟，马瑞芝.现代汉语时间系统研究综述[N].北京科技大学学报（社会科学版），2011-3.
简述生态学研究的方法范文5
关键词：运动识别；统计形状分析；隐马尔科夫模型；非参数估计算法
中图分类号：TP391.4
目前，基于视觉的运动人体识别是计算机视觉领域的研究热点。许多综合性研究中都涉及到这一领域[1][2]。运动识别可以简单定义为对随时间变化的特征数据进行分类。基于视觉的运动识别，存在4个基本问题：（1）从原始图像中提取什么样的抽象特征用于识别，即特征选择；（2）如何描述提取的特征，即特征描述；（3）如何从被描述的特征中学习运动信息，即模式学习；（4）如何在参照运动信息和未知序列间进行相似度匹配，即模式分类。
本文提出一种基于视觉的运动人体识别方法，利用运动目标时空形状的变化来识别目标的运动。把人体轮廓选定为抽象特征，轮廓特征从原始图像数据帧间提取。我们将应用Kendall形状模型[3]来描述人体轮廓[4]，对Kendall形状模型进行Procrustes形状分析，构造线性正切空间。人体的内在运动信息隐藏在人体轮廓的时空变形之中，为提取这些信息，我们提出一种非参数的隐马尔可夫模型（HMM）方法，使用连续输出的多状态HMM以捕捉训练数据的动态变化信息。
1 统计形状分析
2 非参数HMM方法
运动人体识别中，运动行为一般会产生相互正交的两种形式的变化：（1）时间形式的变化：基于人体运动的快慢；（2）空间形式的变化：基于人体的物理特征。一般地，传统HMM学习人体概率模型的方法是在空间域上把训练数据分成不同聚类，找出每一类中具有代表性的样本，并保证这些样本可以轻易地转化成其所在类的其他数据。因此，对动态模型的学习依赖于每个聚类的样本。而运动人体的聚类样本分布于时间域和空间域上，不同域的样本相互正交，难以统一分析。为解决这一问题，我们应用文献[5]的方法：提出一种替代的概率模型，削弱动态模型与样本间的关联。在该方案下，隐藏状态是与样本相独立的抽象变量集，而训练数据则可以作为样本。
3 实验结果
实验主要学习了一些简单的人体动作，如走、跑、跳、坐、蹲、跌倒等等。这些包含了常人日常生活的大部分动作。本方法中，用隐马尔科夫模型（HMM）对运动进行建模，HMM参数的训练应用第3章的方法。
4 小结
本文提出一种学习动态形状的运动人体识别方法。目标运动中产生的时间和空间域的形变能够提供大量的运动信息，本文应用Kendall形状理论构建了线性形状空间，利用隐马尔科夫模型（HMM）对动态形状建模，在HMM学习过程中提出了一直非参数密度估计方法，通过更新观测概率分布，对隐藏状态引入的不确定性进行补偿。该系统对运动人体识别中动态形状的学习具有很好的效果。
参考文献：
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简述生态学研究的方法范文6
随着锂离子电池应用范围与数量的逐渐增大,其寿命与健康问题也开始显露出来[6, 7]。锂离子电池的健康问题主要体现在:放电容量下降、电压平台降低、发热增加等,由电池健康问题造成的事故也屡见不鲜,如 2006 年 11 月,NASA 的火星探测器 MGS 就是因为电池系统失效而丧失了动力,造成很大的损失[8];2014 年数架波音 787 客机由于锂离子电池发生故障起火导致该型客机无限期停飞[3]。因此,对健康状态进行准确的评估是保证锂离子电池及其系统正常工作的前提,也是未来电池管理的发展趋势。 锂离子电池健康状态(State of Health,SOH)表征电池相对于新电池存储电能和能量的能力[9],目前主要由电池容量、内阻等指标进行描述[10]。电池健康状态下降甚至失效的本质原因是内部电极材料和电解液性质的退化[11, 12],因此要实现电池健康，！状态的准确估计,就必须获得电池材料退化机理、退化状态及趋势的详细信息。然而,锂离子电池是典型的动态、非线性电化学系统,使用过程中其内部健康状态难以测量,其退化和健康状态描述仍存在巨大的挑战[9]。锂离子电池研究者关注于电池材料性能和老化机理的研究[13, 14],主要是在实验室中利用特殊仪器设备进行半电池或特制电池实验,电池的电化学特性和老化机理相关知识和获取方法难以直接用于成品电池的管理当中;而电池用户仅能在成品电池使用过程中通过有限的外部可测量进行建模、或利用数据驱动法对其 SOC 和 SOH 进行估计[10, 15, 16],难以获得电池材料退化的准确描述,故而当电池发生失效之后,无法对其内部的健康状态和老化机理做出准确的判断[17]。因此需要一种实用化的电池内部健康特征提取方法,在电极材料和电化学特性、老化机理和外部可测量之间建立联系,使得电池使用者在不完全了解电池内部电化学原理的前提下依旧可以仅通过电池外部性能数据来获取成品电池内部健康状态和老化机理的准确描述,为基于失效物理的锂离子电池寿命预测与健康管理(PHM)提供基础,进一步提高电池管理水平。 锂离子电池电化学模型通过对电池内部电化学反应、离子扩散和迁移、欧姆作用等物理、化学过程进行定量求解,建立起电池外部特性(如电池端电压等可实测数据)与内部过程之间的数量关系。该模型的参数均具有特定的物理意义,其值是对电极或电解液材料特性的直接描述,因此可用于研究健康状态特征[18, 19]。利用电池外特性对该模型参数进行辨识,可实现在不损坏电池的前提下获取内部健康特征、获得电池老化规律和机理,并进一步对电池当前健康状态做出准确的分析。然而锂离子电池电化学模型具有高度非线性且参数众多,其参数辨识非常困难[20]。为最终实现内部健康特征的准确提取和老化机理无损分析,需要对参数的可辨识性、辨识方法、老化过程中参数的变化趋势以及健康特征退化对电池性能的影响等方面进行研究。
......
1.2 锂离子电池模型与参数辨识方法研究现状
现有锂离子电池模型主要分为等效电路模型和电化学模型两大类。前者利用等效电路元件,如电压源、电阻、电容等构成一定的电路拓扑对电池的端电压、电流等外部特性进行仿真[21-24],在加入热模型后,亦可对电池的热行为进行仿真[25, 26]。由于等效电路元件难以反映电池内部的物理、化学行为,因此该模型无法给出电池内部过程的仿真结果,一般用于电池 SOC 估计和对电池外特性的仿真领域[27-29]。相比之下,电化学模型是一种第一原理模型[30],从原理角度对电池内部微观的物理、化学过程进行定量描述,不仅可以准确仿真电池外特性,还可以对电池内部特性(如电极与电解液中锂离子浓度、反应过电势等难以实测的电池内部物理量)的分布和变化进行仿真,因此近年来逐渐受到电池研究者的青睐。
