Theoretical Performance Evaluation of Battery Equivalent Circuit Model Parameter Estimators
Notice bibliographique
Résumé
Equivalent circuit model (ECM) based approaches are widely used by Li-ion battery management systems. In the ECM approach, the voltage drop within a battery is modelled using resistive and capacitive electrical components. Numerous approaches were reported to estimate the parameters of ECM based on the voltage and current measurements from the battery. Battery ECM parameter estimation is done based on both voltage and current measurements. The measurement noise in these applications results in a doubly noisy observation model and makes theoretical analysis challenging. In this paper, theoretical performance bounds are derived for ECM parameter estimation in batteries where the effect of both voltage and current measurement noises are objectively analyzed. The performance bound is derived in the form of Cramer-Rao lower bound (CRLB) by considering the doubly noisy observation model that represent ECM parameter estimation in batteries. It is shown that traditional least square estimation approach becomes biased and inefficient at low signal to noise ratio (SNR) levels. A new approach, based on the total least squares (TLS) method, is developed for low SNR conditions. It is shown through simulation experiments that the TLS approach can be efficient for ECM parameter estimation. The proposed approach is validated through data collected from cylindrical Li-ion battery cells.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».