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World File Search System电荷状态
圆滑的双重扩展卡尔曼过滤器，用于电池状态...
TATE估计是电动汽车（EV）电池的关键任务。要估计的两个最重要的状态是电荷状态（SOC），与剩余练习范围以及健康状况（SOH）相关的情况（SOH）在其一生中相关的电池降解。SOC和SOH都是不可衡量的数量，其价值对于通知用户，控制动力总成和热管理系统，防止损坏和电池组过早老化至关重要。此外，尽管它们通常在非常不同的时间尺度上发生变化，但两个数量密切相互关联，因为充电状态是电池剩余容量的函数[1]。在数据驱动和基于模型的方法下都开发了几种联合SOC和SOH估计算法。基于模型的方法的优势是它们提供了对电池的见解
氧气在汽车级锂离子电池阴极中的作用：衰老的原子调查
由于其容量相对较高和能量密度而受到青睐。2同时，优势以较低的安全性和材料稳定性为代价。3具有较高的镍含量，这些材料可在结构劣化，氧气进化和电解质氧化的电势下运行，这些过程需要缓解以提供长期稳定电池。4但是，对劣化趋势的研究和理解正在挑战，因为它们不仅取决于材料的化学5（例如，Ni富含氧化物中的Ni含量，例如Lini X Mn Y Co Z O 2（NMC）和Lini X Co Y Al Z O 2（NCA），6种掺杂型，7,8和组成梯度9），也是在循环条件上，例如电荷状态（SOC）窗口，压力，压力，自行车速率等，10 - 12
锂离子电池的容量淡出
SEI形成反应的动力学表达基于Ekström和Lindbergh的论文（参考文献3）。在本文中，假定SEI形成受到形成的SEI膜的扩散过程受到限制，结果衰老在膜增厚后会减慢。另外，当石墨电极颗粒在插入负电极期间膨胀时，由于SEI膜的“破裂”，老化也会加速。石墨膨胀速率既取决于电荷状态和插入电流。假定SEI形成反应是减少反应，从而导致较低电位的反应速率（即电池最新电池）。在循环和日历老化期间，使用集团零维模型的模型参数的值，用于在45 c的循环和日历老化期间的实验数据。
使用脉冲 keV 离子束进行透射飞行时间反冲检测，实现具有高深度分辨率的灵敏多元素分析
评估了使用脉冲 keV 离子束在透射几何中对薄膜和准二维系统进行灵敏的多元素分析的飞行时间反冲检测的潜力。虽然飞行时间方法允许同时检测多种元素，而最大程度上不受反冲电荷状态的影响，但 keV 射弹能量可保证高反冲截面，从而在低剂量下获得高灵敏度。我们展示了该方法的能力，使用 22 Ne 和 40 Ar 作为射弹，穿过具有可选 LiF 涂层和单晶硅膜的薄碳箔，以用于不同的样品制备程序和晶体取向。使用大型位置灵敏探测器（0.13 sr），深度分辨率低于 6 nm，灵敏度低于 10 14
电池电量电路电压曲线的实时状态电池状态估计
摘要 - 基于等效电路模型（ECM）估计开路电压（OCV）的所有电荷状态（SOC）估计算法，并使用SOC-OCV非线性关系将其转换为SOC。这些算法需要识别ECM参数和非线性SOC-OCV关系。在文献中，提出了各种技术来同时识别ECM参数。然而，SOC-OCV关系的同时同时鉴定仍然具有挑战性。本文提出了一种构建SOC-OCV关系的新技术，最终将其转换为单个参数估计问题。使用拟议的参数估计和SOC-OCV构建技术实施了Kalman过滤器，以估算电池中的SOC和相关状态。在数值模拟中，该算法证明它准确地估计了电池模型参数，并且SOC估计误差仍低于2％。我们还通过电池实验验证了所提出的算法。实验结果表明，SOC估计的误差保持在2.5％以内。
了解锂离子电池的能量潜力
在电荷状态（SOC）的帮助下估计剩余能量，这意味着在任何S O C间隔中，剩余能量被错误地假定为恒定。为了说明这一点，图1（a）分别显示了相对于蓝色和绿色的SOC的残余能量和差异能量。借助差分分析（DWA）计算差异能，类似于差分电压分析[6]，基于测试的商业NCA/C + SI电池电池的准敞开电路（QOCV）。DWA的值是负数的，因为剩余的能量随着SOC的降低而降低，表明通常可以从细胞中抽取更多SOC的能量，以提高SOC的较高SOC。因此，尽管SOC度量通常用于剩余能量估计，但它不能反映可以准确从电池电池中抽出的能量。[7]剩余可用能量估计的另一个挑战是
锂的健康状况和降解模式估计...
这项研究介绍了𝛥𝑄 -method，该方法依赖于放松的电压点和这些点之间的累积电荷。它独立于当前利率，几乎在每个事件之后都适用。优化问题最小化了测量和重建𝛥𝑄之间的偏差。该方法是使用汽车单元格数据集开发的，并使用BMW i3的现实世界数据进行验证。the -method达到了2的平均绝对SOH估计误差2。52％和平均绝对OCV重建误差为7。19 mv。可靠的估计由预定义的过滤器确保。该方法在限制的电荷状态（SOC）窗口或有限的数据点中保持有效。它与输入数据，求解器选择和优化设置的变化相对可靠。通过约束解决方案空间来改善收敛性。
使用被动小区平衡的电池组的系统建模和仿真分析
摘要：本文介绍了使用被动细胞平衡技术对锂电池组的系统建模和模拟。在MATLAB/SIMULINK环境中对57.6 V，27 AH的电池组进行了建模和模拟。每当串联连接细胞模块的电荷状态（SOC）的差异超过SOC的0.1％的阈值时，平衡算法就会触发。平衡算法还提供了分流电阻值的最佳值，该值是根据为平衡细胞和最小功率消耗所花费的时间选择的。获得了平衡时间和功耗与电阻值的图。将4Ω的分流电阻作为一组电阻的最佳值，因为其平衡时间为9636.9s，功率损耗为26.2462W是令人满意的。使用恒定充电恒电压（CC-CV）方法在充电阶段分析了电池组的性能，并在20A的恒定电流下放电。
锂离子电池电量的影响对原位qam ...
摘要：锂离子电池内的电源线通信允许在电池组中每个仪器单元的传感器节点之间传递高纤维传感器数据，以转移到外部电池管理系统。在本文中，对各种电荷状态下锂离子电池的变化特征进行了测量，分析，并比较了它们在10 MHz至6 GHz的载波频率的电源线通信系统上的有效性。此外，研究了正交振幅调制（QAM）的使用，以确定其作为同一载流子频率范围的最新调制方法的有效性。总体结果表明，某些载波频率和QAM订单可能不适合原位电池组电源线通信，因为电池阻抗的变化和某些锂离子电池电荷状态的变化会导致误差向量幅度的增加，位误差比和符号误差比的增加。在本文中还提出了基于经验结果的这些不断变化特征的影响的建议和趋势。