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Abstrait

Diagnostic des défauts basé sur un modèle électrochimique de la batterie lithium-ion

Md. Ashiqur Rahman, Sohel Anwar et Afshin Izadian

Une approche de diagnostic des pannes basée sur l'estimation adaptative à modèles multiples (MMAE) pour la batterie Li-Ion est illustrée dans cet article. L'approche de modélisation électrochimique est intégrée au MMAE pour le diagnostic des défauts. Ce modèle réel de batterie Li-ion basé sur la physique (avec chimie cathodique Li-Co-O2) avec des paramètres de modèle nominaux est considéré comme le modèle de batterie sain. Les conditions de défaut de la batterie telles que le vieillissement, la surcharge et la décharge excessive entraînent des variations significatives des paramètres par rapport aux valeurs nominales et peuvent être considérées comme des modèles distincts. Les observateurs d'équations algébriques différentielles partielles (PDAE) basés sur l'injection d'erreur de sortie sont utilisés pour générer les signaux de tension résiduelle. Ces résidus sont ensuite utilisés dans l'algorithme MMAE pour détecter les conditions de défaut en cours de la batterie. Les résultats de la simulation montrent que les conditions de défaut peuvent être détectées et identifiées avec précision, ce qui indique l'efficacité de la méthode de détection des défauts de batterie proposée.