亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

An online state-of-health estimation method for lithium-ion battery based on linear parameter-varying modeling framework

电池(电) 健康状况 锂离子电池 非线性系统 计算机科学 荷电状态 线性模型 在线模型 子空间拓扑 可靠性工程 工程类 人工智能 机器学习 功率(物理) 数学 物理 统计 量子力学
作者
Yong Li,Liye Wang,Yanbiao Feng,Chenglin Liao,Jue Yang
出处
期刊:Energy [Elsevier BV]
卷期号:298: 131277-131277 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.energy.2024.131277
摘要

The accurate estimation of state-of-health (SOH) is crucial for ensuring the safe and reliable operation of lithium-ion battery systems. However, the intimate coupling between SOH and state-of-charge (SOC) is often overlooked in existing estimation methods, leading to inaccurate estimates. To address this, we propose a linear parameter-varying (LPV) battery model that captures both gradual capacity degradation and rapid dynamic changes. This model integrates traditional linear models with emerging nonlinear models, providing a comprehensive online SOH estimation framework that effectively separates the effects of SOC in the LPV model structure. The model parameters are identified using a subspace algorithm with accelerated aging data. The proposed method is validated by accelerated aging experiments on two sets of battery samples, one for model development and another for model validation. The experimental data show that the LPV battery model can achieve high SOH estimation accuracy, with an average error of 2.85% and 5.51% for SOH, and 0.63% and 1.20% for capacity, respectively. The method also shows the advantages of being easy to implement and highly generalizable, making it suitable for different battery types and application scenarios.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
火星上向珊完成签到,获得积分10
40秒前
44秒前
wdxx发布了新的文献求助30
51秒前
liufan完成签到 ,获得积分10
1分钟前
lmplzzp完成签到,获得积分10
1分钟前
橙子味的邱憨憨完成签到 ,获得积分10
1分钟前
杪夏二八完成签到 ,获得积分10
1分钟前
wdxx完成签到,获得积分10
1分钟前
649981108发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
649981108完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
研友_892kOL完成签到,获得积分10
2分钟前
脑洞疼应助李小猫采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
李小猫完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
李小猫发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
4分钟前
4分钟前
5分钟前
6分钟前
Tiger完成签到,获得积分10
6分钟前
6分钟前
6分钟前
Ma发布了新的文献求助10
6分钟前
7分钟前
7分钟前
科研通AI5应助Ma采纳,获得10
7分钟前
彼岸花开发布了新的文献求助10
7分钟前
7分钟前
易四夕发布了新的文献求助10
7分钟前
8分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
8分钟前
Ma发布了新的文献求助10
8分钟前
1234完成签到,获得积分10
8分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968504
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513278
关于积分的说明 11167214
捐赠科研通 3248660
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794386
邀请新用户注册赠送积分活动 875030
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804638