从10秒脉冲测试中预测电池阻抗光谱,采样速率低于10Hz
Xiaopeng Tang1, Xin Lai1,2, Qi Liu3
1Department of Chemical and Biological Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, Clear Water Bay, Kowloon, Hong Kong SAR 999077, China.
iScience
|June 28, 2023
概括
这项研究引入了一个快速而准确的系统,用于在离子电池中进行电化学阻抗光谱 (EIS) 预测. 该方法将分数顺序模型与神经网络相结合,使实时电池健康监测成为可能.
科学领域:
- 电化学 电化学 电化学
- 机器学习 机器学习
- 电池技术 电池技术
背景情况:
- 离子电池的车载电化学阻抗光谱 (EIS) 对便携式电子产品和电动汽车至关重要,但面临挑战.
- 高采样率和复杂的现实使用配置文件使准确的车载EIS测量变得复杂.
研究的目的:
- 开发一个快速而准确的系统来预测电化学阻抗光谱 (EIS) 嵌入式离子电池.
- 为了克服高采样率和复杂的电池使用情况的局限性,实现实时监控.
主要方法:
- 结合了分数顺序的电路模型,具有物理意义的非线性模型,以及中位数过的神经网络机器学习方法.
- 使用1000多个负载配置文件在不同的电荷和健康状态下进行系统验证.
主要成果:
- 实现的根平均平方误差 (RMSE) 在3分钟动态配置文件时为1.1mΩ,在10秒配置文件时为2.1mΩ.
- 该系统可容纳不同大小的输入数据,采样频率低至10 Hz.
结论:
- 拟议的方法可以快速准确地预测离子电池的车载EIS.
- 使用低成本的嵌入式传感器,方便实时检测内部电池的电化学特性.
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