A quick on-line state of health estimation method for Li-ion battery with incremental capacity curves processed by Gaussian filter

电池(电) 健康状况 稳健性(进化) 高斯分布 平滑的 计算机科学 电压 控制理论(社会学) 化学 工程类 电气工程 功率(物理) 物理 人工智能 计算化学 基因 量子力学 生物化学 控制(管理) 计算机视觉
作者
Yi Li,Mohamed Abdel-Monem,Rahul Gopalakrishnan,Maitane Berecibar,Elise Nanini-Maury,Noshin Omar,Peter Van den Bossche,Joeri Van Mierlo
出处
期刊:Journal of Power Sources [Elsevier BV]
卷期号:373: 40-53 被引量:428
标识
DOI:10.1016/j.jpowsour.2017.10.092
摘要

This paper proposes an advanced state of health (SoH) estimation method for high energy NMC lithium-ion batteries based on the incremental capacity (IC) analysis. IC curves are used due to their ability of detect and quantify battery degradation mechanism. A simple and robust smoothing method is proposed based on Gaussian filter to reduce the noise on IC curves, the signatures associated with battery ageing can therefore be accurately identified. A linear regression relationship is found between the battery capacity with the positions of features of interest (FOIs) on IC curves. Results show that the developed SoH estimation function from one single battery cell is able to evaluate the SoH of other batteries cycled under different cycling depth with less than 2.5% maximum errors, which proves the robustness of the proposed method on SoH estimation. With this technique, partial charging voltage curves can be used for SoH estimation and the testing time can be therefore largely reduced. This method shows great potential to be applied in reality, as it only requires static charging curves and can be easily implemented in battery management system (BMS).
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