Li-Ion Battery Anode State of Charge Estimation and Degradation Monitoring Using Battery Casing via Unknown Input Observer
Notice bibliographique
Résumé
The anode state of charge (SOC) and degradation information pertaining to lithium-ion batteries (LIBs) is crucial for understanding battery degradation over time. This information about each cell in a battery pack can help prolong the battery pack’s life cycle. Because of the limited observability, estimating the anode state and capacity fade is difficult. This task is even more challenging for the cells in a battery pack, as the current through the individual cell is not constant when cells are connected in parallel. Considering these challenges, this paper presents a novel method to set up three-electrode cells by using the battery’s casing as a reference electrode for building a three-electrode battery pack. This work is a continuation of the authors’ previous research. An unknown input observer (UIO) is employed to estimate the anode SOC of an individual battery in the battery pack. To ensure the stability of a defined Lyapunov function, the UIO parameter matrices are expressed as a linear matrix inequality (LMI). The anode SOC of a lithium nickel manganese cobalt oxide (NMC) battery is estimated by using the standard graphite potential (SGP) and state of lithiation (SOL) characteristic curve. The anode capacity is then calculated by using the total charge transferred in a charging cycle and the estimated SOC of the anode. The degradation of the battery is then evaluated by comparing the capacity fading of the anode to the total charge carried to the cell. The proposed method can estimate the anode SOC and capacity fade of an individual battery in a battery pack, which can monitor the degradation of the individual batteries and the battery pack in real time. By using the proposed method, we can identify the over-degraded batteries in the pack for remaining useful life analysis on the battery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».