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World File Search System电池模型
电化学锂离子电池模型的状态估计：通过混合重新设计的观察者性能改善*
摘要 - 锂离子电池的有效管理和及时维护需要需要估算的不可证实的（内部）变量。观察者。看来，观察者通常很难在收敛速度和准确性方面获得良好的效果，而这些表现在实践中是必不可少的。在这种情况下，我们演示了如何使用最近开发的混合多观察者来改善为Lihium-Ion电池电化学模型设计的给定观察者的性能。使用标准参数值获得的仿真结果显示了使用所提出的方法提高估计性能的改进。使用标准参数值获得的仿真结果显示了使用所提出的方法提高估计性能的改进。
非线性电化学阻抗谱用于锂离子电池模型参数化
在本研究中，我们分析了锂离子电池的局部非线性电化学阻抗谱 (NLEIS) 响应，并从测量的 NLEIS 数据中估算模型参数。该分析假设单粒子模型包括电极粒子内锂的非线性扩散和其表面的不对称电荷转移动力学。基于此模型并假设一个中等较小的激励幅度，我们系统地推导出直至二次谐波响应的阻抗的解析公式，从而可以根据模型中的物理过程和非线性对每个贡献进行有意义的解释。我们探讨了这对参数化的影响，包括使用最大似然进行结构识别分析和参数估计，同时使用了合成和实验测量的阻抗数据。可以精确拟合阻抗数据，但拟合的扩散时间尺度的不一致性表明非线性扩散模型可能不适用于所考虑的电池。还通过使用参数化模型预测时域电压响应来证明模型验证，并且结果表明这与测量的电压时间序列数据 (11.1 mV RMSE) 具有出色的一致性。© 2023 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发 (CC BY，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/ )，允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是对原始作品进行适当的引用。[DOI：10.1149/ 1945-7111/acada7 ]
锂离子电池模型的阻抗响应模拟策略
摘要电池是一种电化学系统，可以被视为一个黑匣子，没有实用的方式，可以以负担得起的成本观察内部的过程。幸运的是，电化学系统中的大多数物理和化学过程都可以通过其独特的特征时间常数来区分。电化学阻抗光谱（EIS）是一种强大的技术，可以根据电池的频率响应来区分内部过程。EIS已成功地识别相关的电化学机制和电池参数，因此可以与基于模型的电池管理系统（BMS）集成，这对于改善电池寿命和性能至关重要。在本文中，我们提供了对不同的模拟策略的看法，用于建模锂离子电池的阻抗响应，BMS中EIS模型的实现以及与实现计算有效方法相关的一些挑战。
通过系统识别的复合单粒子锂离子电池模型
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。