Nondestructive EIS Testing to Estimate a Subset of Physics-based-model Parameter Values for Lithium-ion Cells

介电谱 杠杆(统计) 电阻抗 实现(概率) 估计理论 锂(药物) 非线性系统 应用数学 生物系统 计算机科学 计算物理学 电极 算法 数学 物理 电化学 统计 量子力学 内分泌学 生物 医学
作者
Dongliang Lü,M. Scott Trimboli,Guodong Fan,Yujun Wang,Gregory L. Plett
出处
期刊:Journal of The Electrochemical Society [The Electrochemical Society]
卷期号:169 (8): 080504-080504 被引量:7
标识
DOI:10.1149/1945-7111/ac824a
摘要

This paper is the final installment in a series of articles that collectively shows how to estimate parameter values for lumped-parameter physics-based models of lithium-ion cells without requiring cell teardown. In this paper, we leverage electrochemical impedance spectroscopy (EIS) to find estimates of all as-yet-unresolved parameter values. The characterization process regresses the measured cell impedance spectrum to exact analytic closed-form expressions of the frequency response of an extended Doyle–Fuller–Newman model to identify thirteen lumped parameters plus multiple reaction-rate constants. A nonlinear optimization algorithm performs the regression, and so it is important to provide reasonable initial parameter estimates and constraints, which we also discuss. As part of this process, the generalized distribution of realization times technique is used to isolate time constants from the two electrodes as well as to calibrate the laboratory EIS-test data. The overall methodology is studied on a virtual cell and on a laboratory cell (both having graphite//NMC chemistries). Parameter estimates found in the simulation study are highly accurate, leading us to have confidence in the values estimated for the physical cell as well.
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