Reduced-Coupling Coestimation of SOC and SOH for Lithium-Ion Batteries Based on Convex Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Model-based state-of-charge (SOC) and state-of-health (SOH) estimation for lithium-ion batteries has been widely applied in electrified vehicles, while the SOC and SOH estimators are highly coupled and nonlinear in conventional techniques. This leads to a bulky design of observer network and complicates the stability analyses. In this article, a new reduced-decoupling SOC and SOH coestimation algorithm based on convex optimization is proposed. This scheme estimates the battery SOC from the battery model and does not require the classic Coulomb-counting method. Therefore, it can decouple the capacity estimation from the SOC estimator and reduce the strong interaction existing in conventional coestimation methods. Besides, all state variables can be solved together by one estimator, which is straightforward and avoids the complicated observer network. Owing to the decoupling design, the stability of the proposed method becomes more intuitive and can be always guaranteed according to the convexity analysis without using other stabilizing approaches. In consequence, a weak-interaction and robust coestimation algorithm of SOC and SOH can be realized by the proposed technique. The experiments on a 5.4-Ah lithium polymer battery are implemented to validate the feasibility of the algorithm.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».