清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!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,伴您科研之路漫漫前行!

A Simplified Fractional Order Modeling and Parameter Identification for Lithium-Ion Batteries

鉴定(生物学) 非线性系统 控制理论(社会学) 噪音(视频) 补偿(心理学) 过程(计算) 整数(计算机科学) 计算机科学 估计理论 算法 功率(物理) 物理 人工智能 生物 操作系统 图像(数学) 量子力学 植物 心理学 程序设计语言 控制(管理) 精神分析
作者
Zheng Liu,Yuan Qiu,Feng Jin,Shaohang Chen,Chunshan Yang
出处
期刊:Journal of electrochemical energy conversion and storage [ASM International]
卷期号:19 (2) 被引量:8
标识
DOI:10.1115/1.4051567
摘要

Abstract With the widespread development of new energy, the study of power lithium-ion batteries (LIBs) has broad prospects and great academic significance. The model and parameters are two essential prerequisites for LIB state estimation, which are used to provide a guarantee for the secure and convenient handling of LIBs. To obtain the reliable model and parameters, a simplified fractional order equivalent circuit model (FO-ECM) with high precision is presented in this article. The dynamic external electrical characteristic of LIBs is represented by the one-order FO-ECM, and then, the FO-ECM parameters are identified by the combination of Grunwald–Letnikov (G-L) definition-based factional order numerical calculation and noise compensation-based forgetting factor recursive least squares (FFRLS) method. The simplified FO-ECM can better characterize the nonlinear dynamic behaviors of LIBs, and the G-L definition-based FO-FFRLS algorithm can maintain good accuracy in the parameter estimation process. The results show that the simplified FO-ECM can improve the modeling precision and parameter identification performance compared with the common integer-order ECM in different test cycles.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
伶俐书蝶完成签到 ,获得积分10
5秒前
无辜的断天完成签到,获得积分10
8秒前
乐乐应助时尚访卉采纳,获得10
9秒前
40秒前
舒心思山完成签到,获得积分10
42秒前
在水一方应助工水采纳,获得10
43秒前
43秒前
mm发布了新的文献求助10
44秒前
mm发布了新的文献求助10
47秒前
mm发布了新的文献求助10
51秒前
忧心的藏鸟完成签到 ,获得积分10
54秒前
Akim应助科研通管家采纳,获得10
54秒前
完美世界应助科研通管家采纳,获得10
54秒前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
54秒前
mm发布了新的文献求助10
54秒前
mm发布了新的文献求助10
57秒前
mm发布了新的文献求助10
1分钟前
zyc完成签到 ,获得积分10
1分钟前
mm发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
mm发布了新的文献求助10
1分钟前
mm发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
mm发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
学术乞丐完成签到 ,获得积分10
1分钟前
mm发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
spinon完成签到,获得积分10
1分钟前
mm发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
mm发布了新的文献求助10
1分钟前
hi_traffic完成签到,获得积分10
1分钟前
mm发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
神勇的尔琴完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Markov Chain Monte Carlo 5000
Evidence Summary. Injection (subcutaneous):op- timal administration 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
Curating Socialism: A Handbook of International Art Exhibitions 1947-1989 530
Lengua e imagen en la comunicación digital 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7483875
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9076458
关于积分的说明 19355583
捐赠科研通 7099033
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3248023
关于科研通互助平台的介绍 2417278
邀请新用户注册赠送积分活动 2233468