Offline order recognition for state estimation of Lithium-ion battery using fractional order model

电池(电) 锂离子电池 介电谱 放松(心理学) 荷电状态 计算机科学 电子工程 工程类 电化学 化学 物理 功率(物理) 物理化学 社会心理学 量子力学 电极 心理学
作者
Bowen Yang,Dafang Wang,Xu Sun,Shiqin Chen,Xingcheng Wang
出处
期刊:Applied Energy [Elsevier BV]
卷期号:341: 120977-120977 被引量:14
标识
DOI:10.1016/j.apenergy.2023.120977
摘要

The orders of the fractional order model (FOM) for lithium-ion battery (LIB) inherit profound electrochemical significance, and their casual assignment and acquisition could lead to physically unreasonable value and hence the numerical instability, which can be fatal especially for on-vehicle applications. To obtain the order accurately, approaches based on the electrochemical impedance spectroscopy (EIS) analysis and the distribution of relaxation time (DRT) transformation are proposed in this paper. Correction of the raw EIS data eliminates the misinterpretation of the order due to parasitic inductance. DRT peak manipulation further facilitates the alteration and isolation of electrochemical processes, allowing concentration on the interested kinetics. The treatments along with their mathematical basis are elaborated, outlining a feasible scheme for the implementation of FOM. Based on the FOMs inspired by the EIS landscape, validity of the ideas is verified under different conditions. Satisfactory estimations of the state of charge (SOC) are achieved with the profiles of fractional order, and the potential diagnosis for the state of health (SOH) is also outlined. This paper aims to provide an engineering-friendly implementation of FOM for the battery management on electrified vehicles.
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
呼呼完成签到,获得积分20
刚刚
CDH发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
Ethan发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
雷雷完成签到,获得积分10
5秒前
小韩完成签到,获得积分10
5秒前
共产主义战士完成签到,获得积分10
5秒前
8秒前
9秒前
坦率的文龙完成签到,获得积分10
9秒前
小韩发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
13秒前
14秒前
sci_accept完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
17秒前
18秒前
112233445566发布了新的文献求助10
18秒前
YNYang完成签到,获得积分20
20秒前
20秒前
哈哈哈哈发布了新的文献求助10
20秒前
脑洞疼应助一只羊采纳,获得10
21秒前
wanci应助猫猫侠采纳,获得10
21秒前
sci_accept发布了新的文献求助30
22秒前
22秒前
丰富的乐瑶完成签到 ,获得积分10
22秒前
23秒前
廖述祥完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
仙笛童神发布了新的文献求助10
24秒前
25秒前
tanrui完成签到,获得积分10
26秒前
心灵美的石头完成签到,获得积分10
27秒前
未来可期发布了新的文献求助10
27秒前
陆家麟发布了新的文献求助10
28秒前
CodeCraft应助仙笛童神采纳,获得10
29秒前
科研小辣鸡完成签到,获得积分10
30秒前
yaro完成签到,获得积分10
30秒前
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 3967482
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3512759
关于积分的说明 11164944
捐赠科研通 3247740
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794021
邀请新用户注册赠送积分活动 874785
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804517