Robust Approach to Battery Equivalent-Circuit-Model Parameter Extraction Using Electrochemical Impedance Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Electrochemical impedance spectroscopy (EIS) is a well-established method of battery analysis, where the response of a battery to either a voltage or current excitation signal spanning a wide frequency spectrum is measured and analyzed. State-of-the-art EIS analysis is limited to high-precision measurement systems within laboratory environments. In order to be relevant in practical applications, EIS analysis needs to be carried out with low-cost sensors, which suffer from high levels of measurement noise. This article presents an approach to estimate the equivalent circuit model (ECM) parameters of a Li-Ion battery pack based on EIS measurements in the presence of high levels of noise. The proposed algorithm consists of a fast Fourier transform, feature extraction, curve fitting, and least-squares estimation. The results of the proposed parameter-estimation algorithm are compared to that of recent work for objective performance comparison. The error analysis of the proposed approach, in comparison to the existing approach, demonstrated significant improvement in parameter estimation accuracy in low signal-to-noise ratio (SNR) regions. Results show that the proposed algorithm significantly outperforms the previous method under high-measurement-noise scenarios without requiring a significant increase in computational resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».