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摘要 - 在锂离子（锂离子）电池模型的领域，由于其简单性，长期以来，单个粒子模型（SPM）被认为是在嵌入式应用中迎来物理启发模型（PIMS）时代的有希望的减少订单模型（ROM）候选者。然而，在高负载电流下，标准SPM在计算电池的端子电压时表现出较差的精度，从而使其不合适，可以作为植物模型在状态估计任务中。对文献的显着电解质增强SPM的全面评估表明，当前的解决方案在数学上是棘手的或过于简单的。对于电解质中的离子浓度，跨越计算复杂性和数学障碍的边界的众所周知的二次近似模型显示出时间性能较差，尤其是在当前的集电极接口上。在这项工作中，我们保留了二次近似模型的空间动力学，同时使用系统识别技术为其时间动力学提出了一种新颖的方法。通过使用相关子系统的线性近似值，我们确定了每个电极区域内电解质中锂离子单位面积的摩尔数的离散时间传递函数，从而提高了电解质浓度的时空精度。然后，我们使用新的系统识别电解质动力学增强标准SPM，以达到电解质增强的复合单粒子模型（EECSPM）。最后，与现有的最先进的面前相比，我们将表现出EECSPM的出色性能，从而代表了在实时应用程序中使用PIMS的具体目标。
通过系统识别的复合单粒子锂离子电池模型
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