Che, Yanbo;Jia, Jingjing;Yang, Yuexin;Wang, Shaohui;He, Wei
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.13
no.4
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pp.1759-1768
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2018
The energy density, power density and ohm resistance of battery change significantly as results of battery aging, which lead to decrease in the accuracy of the equivalent model. A parameter identification method of the equivale6nt circuit model with 3 R-C branches based on the test database of battery life cycle is proposed in this paper. This database is built on the basis of experiments such as updating of available capacity, charging and discharging tests at different rates and relaxation characteristics tests. It can realize regular update and calibration of key parameters like SOH, so as to ensure the reliability of parameters identified. Taking SOH, SOC and T as independent variables, lookup table method is adopted to set initial value for the parameter matrix. Meanwhile, in order to ensure the validity of the model, the least square method based on variable forgetting factor is adopted for optimizing to complete the identification of equivalent model parameters. By comparing the simulation data with measured data for charging and discharging experiments of Li-ion battery, the effectiveness of the full life cycle database and the model are verified.
Novel characterization of thermal properties of a battery has been introduced by defining its frequency-dependent thermal impedance function. Thermal impedance function can be approximated as a thermal impedance spectrum by analyzing experimental temperature transient which is related to the thermal impedance function through Laplace transformation. In order to obtain temperature transient, a process has been devised to generate external heat pulse with heating wire and to measure the response of battery. This process is used to study several commercial Li-ion batteries of cylindrical type. The thermal impedance measurements have been performed using potentionstat/galvanostate controlled digital signal processor, which is more commonly available than flow-meter usually applied for thermal property measurements. Thermal impedance spectra obtained for batteries produced by different manufactures are found to differ considerably. Comparison of spectra at different states of charge indicates independence of thermal impedance on charging state of battery. It is shown that thermal impedance spectrum can be used to obtain simultaneously thermal capacity and thermal conductivity of battery by non-linear complex least-square fit of the spectrum to thermal impedance model. Obtained data is used to simulate a response of the battery to internal heating during discharge. It is found that temperature inside the battery is by one-third larger that on its surface. This observation has to be considered to prevent damage by overheating.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.3
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pp.133-140
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2023
The performance of lithium ion batteries depends on the usage environment and the combination ratio of cathode materials. In order to develop a high-performance lithium-ion battery, it is necessary to manufacture the battery and measure its performance while varying the cathode material ratio. However, it takes a lot of time and money to directly develop batteries and measure their performance for all combinations of variables. Therefore, research to predict the performance of a battery using an artificial intelligence model has been actively conducted. However, since measurement experiments were conducted with the same battery in the existing published battery data, the cathode material combination ratio was fixed and was not included as a data attribute. In this paper, we define a training data model required to develop an artificial intelligence model that can predict battery performance according to the combination ratio of cathode materials. We analyzed the factors that can affect the performance of lithium-ion batteries and defined the mass of each cathode material and battery usage environment (cycle, current, temperature, time) as input data and the battery power and capacity as target data. In the battery data in different experimental environments, each battery data maintained a unique pattern, and the battery classification model showed that each battery was classified with an error of about 2%.
A reduced particle-unscented Kalman filter estimation method, along with a splice-equivalent circuit model, is proposed for the state-of-charge estimation of an aeronautical lithium-ion battery pack. The linearization treatment is not required in this method and only a few sigma data points are used, which reduce the computational requirement of state-of-charge estimation. This method also improves the estimation covariance properties by introducing the equilibrium parameter state of balance for the aeronautical lithium-ion battery pack. In addition, the estimation performance is validated by the experimental results. The proposed state-of-charge estimation method exhibits a root-mean-square error value of 1.42% and a mean error value of 4.96%. This method is insensitive to the parameter variation of the splice-equivalent circuit model, and thus, it plays an important role in the popularization and application of the aeronautical lithium-ion battery pack.
Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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2012.05a
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pp.97.2-97.2
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2012
This study examined the utility of two zwitterions, nitrile-functionalized zwitterions and a zwitterion without a nitrile group (MF-ZI), were used as additives along with 1 M $LiPF_6$ in ethylene carbonate (EC):diethylene carbonate (DEC) (3:7 V/V) (E-0) to form an electrolyte solution for use in lithium ion batteries comprising graphite and $LiCoO_2$ electrodes. The presence of NF-ZI (E-NF-ZI) in the electrolyte produced an ion conductivity comparable to that of E-0 and higher than that of an electrolyte containing MF-ZI (E-MF-ZI). Linear sweep voltammetry data revealed that the intensity of the E-NF-ZI reduction peak was lower than that of E-0. Furthermore, the successful formation of an SEI layer in the E-NF-ZI over graphite was confirmed by cyclic voltammetry data. These results were attributed to the adsorption of NF-ZI on the electrode surface, as verified by differential capacity measurements.
Based on the 4-compartmental pharmacokinetic model developed in PART1, target-controlled infusion(TCI) pump system was designed and evaluated. The TCI system consists of digital board including microcontroller and digital signal process(DSP), analog board, motor-driven actuator, user friendly interface, power management and controller. It provides two modes according to the drugs: plasma target concentration and effect target concentration. Anaesthetist controls the depth of anaesthesia for patients by adjusting the required concentration to maintain both plasma and effect site in drug concentration. The data estimated in DSP include infusion rate, initial load dose, and rotation number of motor encoder. During TCI operation, plasma concentration. effect site concentration, awaken concentration, context-sensitive decrement time and system error information are displayed in real time. Li-ion battery guarantees above 2 hours without power line failure. For high reliability of the system, two microprocessors were used to perform independent functions for both pharmacokinetic algorithm and motor control strategy.
Jeong, Gwang Il;Jeong, Myeong U;Kim, U Seong;Kim, Sin Guk;Seong, Yong Eun;Choe, Yong Guk
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.22
no.2
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pp.189-193
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2001
The irreversible capacities caused by the reduction of solvent on the surface of a negative electrode (KMFC:Kawasaki Mesophase Fine Carbon) were examined during the initial cycle in ethylene carbonate (EC)-diethyl carbonate (DEC) electrolyte solut ions at various concentrations of LiPF6. Chronopotentiograms, linear sweep voltammograms, and impedance spectra clearly showed differences in irreversible capacity and that those differences are related to the concentration of electrolyte during the initial charge. These differences were caused by the amount of solvent decomposition as a function of the concentration of LiPF6 electrolytic salt. The data are discussed with reference to the concentration of electrolytic salt and the properties of passivation film formed by solvent decomposition.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.27
no.4
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pp.332-338
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2022
This study proposes a battery state-of-health estimation method by applying a feature extraction technique. The technique that can improve estimation performance is the process of identifying and extracting meaningful data. To apply a data-driven-based aging state estimation method to batteries, health indicators are used as training data. However, limitations occur in extracting health indicators from charge/discharge cycles. This study proposes a deep-learning-based battery state-of-health estimation method that applies feature extraction techniques to compensate for this problem. According to the performance evaluation result of the proposed method, it has a low estimation error of 0.3887% based on an absolute error evaluation method.
Park, Jin-Hyeong;Lee, Pyeong-Yeon;Jang, Sung-Soo;Kim, Jonghoon
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.24
no.1
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pp.16-24
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2019
The performance of the battery management system (BMS) algorithm is important for ensuring the stability and efficient operation of battery packs. Such a performance is determined by the internal parameters of the electrical equivalent circuit model (EECM). This study proposes a performance improvement and verification of battery parameters for the BMS algorithm using electrical experiments and tools. The parameters were extracted through electrical characteristic experiments, and an EECM based on Ah counting was designed. Simulation results using the EECM were compared with actual experimental data to determine the best parameter extraction method.
Lithium-ion batteries are actively used in various industrial sites such as field robots, drones, and electric vehicles due to their high energy efficiency, light weight, long life span, and low self-discharge rate. When using a lithium-ion battery in a field, it is important to accurately estimate the SoC (State of Charge) of batteries to prevent damage. In recent years, SoC estimation using data-based artificial neural networks has been in the spotlight, but it has been difficult to deploy in the embedded board environment at the actual site because the computation is heavy and complex. To solve this problem, neural network lightening technologies such as network pruning have recently attracted attention. When pruning a neural network, the performance varies depending on which layer and how much pruning is performed. In this paper, we introduce an optimized pruning technique by improving the existing pruning method, and perform a comparative experiment to analyze the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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