Use of stochastic methods for robust parameter extraction from impedance spectra

Büschel, Paul; Tröltzsch, Uwe; Kanoun, Olfa

doi:10.1016/j.electacta.2011.01.047

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“…The shortcomings of a non parametric method like the electrochemical impedance spectroscopy are the long measurement times in addition with the difficulty to automate complex nonlinear least squares fitting (CNLS), which makes it difficult for BMS applications to transfer typical lab results to automotive applications [2,3,29]. In contrast, today there are only a few parametric methods.…”

Section: Motivationmentioning

confidence: 99%

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Functional Fractional Calculus for System Identification of Battery Cells

Eckert

Kupper

Hohmann

2014

At – Automatisierungstechnik

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This paper considers a fractional modelbased identification method with the objective to determine the aging of a battery cell. The method avoids lumped approximations of the fractional operator. Moreover with this approach it is possible to identify physically motivated battery cell parameters. The basic idea is to transfer the derivatives from the measurements to the so called modulating functions. With the help of simulations a robust behavior against measurement noise is shown. It is possible to use the method for online battery identification. Zusammenfassung:In diesem Artikel wird eine fraktionale modellbasierte Identifikationsmethode vorgestellt. Diese liefert einen Beitrag zur Altersdiagnose von Batteriezellen. Vorteilhaft ist, dass die sonst frühe Approximation des fraktionalen Operators entfällt und dass mit ihr physikalisch motivierte Parameter identifiziert werden können. Die Kernidee des Verfahrens ist, Ableitungen der Messgröẞen auf sogenannte Modulationsfunktionen zu über-tragen. Anhand von Simulationen konnte gezeigt werden, dass das Verfahren robust gegenüber Messrauschen ist. Die Methode ist aus den genannten Gründen für eine online Identifikation einer Batteriezelle geeignet.

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Section: Motivationmentioning

confidence: 99%

“…There are several methods to parameterize battery cell models with the help of these impedance curves [2,3,11].…”

Section: Cell Modelmentioning

confidence: 99%

Functional Fractional Calculus for System Identification of Battery Cells

Eckert

Kupper

Hohmann

2014

At – Automatisierungstechnik

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“…This algorithm is described elsewhere and was previously used to fit complex models to impedance measurements [18].…”

Section: B Determination Of ȝ 1 Dqg ȝmentioning

confidence: 99%

Calculation of the distribution of relaxation times for characterization of the dynamic battery behavior

Büschel

Tröltzsch

Kanoun

2012

International Multi-Conference on Systems, Sygnals &Amp; Devices

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Impedance spectroscopy is widely used for characterization of batteries. Beside model based approaches for data analysis, the impedance spectra can be used to calculate a distribution of relaxation times (DRT). These DRT spectra can be seen as the time domain representation of the linear battery behavior as it describes the relaxation for different time constants. In contrast to the impedance spectra, it can be used to directly simulate the linear response of the battery. In this paper a calculation method for the distribution of relaxation times is shown that employs an iterative regularization scheme combined with stochastic methods for determination of the regularization parameters. For preserving peaks in the relaxation spectra during calculation edge preserving techniques are implemented.

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“…Im Labor hat sich die Impedanzspektroskopie (IS) als eine geeignete Methode zur Messung und Bewertung der internen elektrochemischen Prozesse, wie Ladungstransfer, Elektrodendegradation oder Diffusion erwiesen [1]. Dabei wird die Impedanz (komplexe Übertra-gungsfunktion) der Batterie bestimmt und anschließend zur Bewertung des Zustandes ausgewertet [2][3][4].…”

Section: Introductionunclassified

Eingebettetes Impedanzmesssystem für das Batteriemanagement in Elektrofahrzeugen

Günther

Büschel

Kanoun

2014

Tm - Technisches Messen

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Zusammenfassung: Für Batteriemanagementsysteme (BMS) sind Umfang und Verlässlichkeit der Datenbasis von besonderer Bedeutung. Bisher kommt ein Großteil dieser Daten aus Prüfständen und wird dem BMS als Tabelle bereitgestellt. Um den Einfluss dieser Offline-Daten im BMS zu reduzieren und so die Leistungsfähigkeit eines Batteriesystems zu steigern, wurde eine Hardware entwickelt, welche eine Online-Messung des Impedanzspektrums von Batterien ermöglicht. Der Fokus liegt hierbei auf der Adaption der im Labor häufig eingesetzten Impedanzspektroskopie, um diese in mobilen Anwendungen mit Low-cost-Hardware verfügbar zu machen.Schlüsselwörter: Batteriemangementsystem, Impedanzspektroskopie, Embedded-System, Lithium-Ionen-Batterie, digitale Signalverarbeitung, digitale Filter.Abstract: Today's battery management systems (BMS) are highly relying on data being obtained in lab-based characterization measurements. To overcome this problem and to make the BMS more reliable, the influence of a-priori obtained data must be reduced. One way is to provide online measurements of the internal state of the battery to the BMS. To meet the demand, both hardware and algorithms need to be enhanced to bring impedance spectroscopy based battery diagnosis from the lab into BMS attached to the observed cells.

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Use of stochastic methods for robust parameter extraction from impedance spectra

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Functional Fractional Calculus for System Identification of Battery Cells

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Eingebettetes Impedanzmesssystem für das Batteriemanagement in Elektrofahrzeugen

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