Development of an Electro-Thermal Model for Electric Vehicles Using a Design of Experiments Approach
Notice bibliographique
Résumé
An accurate and computationally efficient lithium-ion battery model is beneficial when developing state-of-charge (SOC) and state-of-health (SOH) algorithms for battery management systems (BMS). These models allow for software-in-the-loop (SIL) and hardware-in-the-loop (HIL) testing, where the battery pack is simulated in software. However, development of these battery models can be time-consuming, especially when trying to model the effects of temperature and SOC on the equivalent circuit model (ECM) parameters. Estimation of this relationship is often accomplished by carrying out many experiments, which can be costly and time consuming for BMS manufacturers. To address these issues, this paper makes two contributions to literature. First, a comprehensive battery model is developed, where the ECM parameter surface is generated using a design of experiments (DOE) approach. Second, replication runs are conducted to accurately estimate the measurement noise and determine which model parameters are significant. The technique is then compared with existing approaches from the literature, and it is shown that, by using the proposed method, the same degree of accuracy can be obtained while requiring significantly fewer experimental runs. This can be advantageous for BMS manufacturers that require a high-fidelity model but cannot afford to carry out many experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».