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
gmjinfeng完成签到,获得积分0
5秒前
jingfortune完成签到 ,获得积分10
5秒前
Rossie完成签到,获得积分10
7秒前
顺心寄容完成签到,获得积分10
7秒前
无奈的迎天完成签到,获得积分10
10秒前
reece完成签到 ,获得积分10
10秒前
韭黄完成签到,获得积分10
14秒前
wang完成签到 ,获得积分10
14秒前
香蕉诗蕊完成签到,获得积分0
17秒前
20秒前
何为完成签到 ,获得积分0
20秒前
Novice6354完成签到 ,获得积分10
22秒前
小蓝发布了新的文献求助10
26秒前
完犊子完成签到,获得积分10
28秒前
七七完成签到,获得积分10
28秒前
mia完成签到,获得积分10
30秒前
清水完成签到 ,获得积分10
37秒前
Deathmask完成签到,获得积分10
37秒前
39秒前
39秒前
大雪完成签到 ,获得积分10
40秒前
脱锦涛完成签到 ,获得积分10
42秒前
43秒前
44秒前
韭菜完成签到,获得积分10
46秒前
123发布了新的文献求助10
46秒前
shuoliu完成签到 ,获得积分10
46秒前
LYZSh发布了新的文献求助10
47秒前
小林完成签到 ,获得积分10
48秒前
Mason完成签到,获得积分10
51秒前
砂糖橘完成签到 ,获得积分10
53秒前
舒适涵山完成签到,获得积分10
53秒前
熊雅完成签到,获得积分10
1分钟前
Criminology34应助123采纳,获得10
1分钟前
罗先斗完成签到,获得积分10
1分钟前
Akim应助LYZSh采纳,获得10
1分钟前
内向的白玉完成签到 ,获得积分10
1分钟前
chun完成签到 ,获得积分10
1分钟前
眯眯眼的茉莉完成签到,获得积分10
1分钟前
东皇太憨完成签到,获得积分0
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
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 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 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6355729
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8170509
关于积分的说明 17200973
捐赠科研通 5411733
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2864357
邀请新用户注册赠送积分活动 1841893
关于科研通互助平台的介绍 1690224