基于参考电压轨迹的电池状态健康鲁棒估计
系统与控制
2025-04-21 v1 系统与控制
摘要
准确估计电池状态健康（SOH）对于电池应用至关重要。当前基于模型的SOH估计方法通常依赖于低C率恒定电流测试来提取诸如固相体积分数和锂离子摩尔分数等健康参数，这些参数在实际场景下因时间和操作限制往往难以实现。此外，这些方法易受建模不确定性影响，尤其是在联合估计多个参数时，估计精度会显著降低。本文提出了一种基于参考电压的方法，用于鲁棒的电池SOH估计。该方法利用在出生初期（BOL）下预定义电流激励的电压响应作为参考，以补偿建模不确定性。随着电池退化，施加相同的激励以生成电压响应，并与BOL轨迹进行比较，以准确估计关键健康参数。通过粒子群优化算法对电流激励进行优化，以最大化目标参数的信息含量。仿真结果表明，我们提出的方法在不同退化程度下显著提高了参数估计精度，优于仅依赖直接电压测量的传统方法。此外，本方法仅需10分钟即可联合估计四个关键SOH参数，具有实际用于电池健康诊断的实用性，例如快速检测以实现电池再利用。
引用
@article{arxiv.2504.13324,
title = {Robust Estimation of Battery State of Health Using Reference Voltage Trajectory},
author = {Rui Huang and Jackson Fogelquist and Xinfan Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.13324},
year = {2025}
}