[發(fā)明專利]一種鋰離子電池的電化學阻抗譜擬合方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811286758.0 | 申請日： | 2018-10-31 |
| 公開（公告）號： | CN109472079B | 公開（公告）日： | 2022-11-15 |
| 發(fā)明（設計）人： | 熊瑞;田金鵬 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京理工大學 |
| 主分類號： | G06F30/27 | 分類號： | G06F30/27;G06N3/12 |
| 代理公司： | 北京市誠輝律師事務所 11430 | 代理人： | 范盈 |
| 地址： | 100081 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 鋰離子電池 電化學 阻抗 擬合 方法 | ||
本發(fā)明提供了一種鋰離子電池電化學阻抗譜擬合方法，實現(xiàn)了以智能優(yōu)化算法優(yōu)化模型中的非線性參數(shù)，并以最小二乘法求解剩余的線性參數(shù)的有機結(jié)合。同時，該方法還考慮了鋰離子電池電化學阻抗譜的特點，因而能夠快速高效地實現(xiàn)電化學阻抗譜測試結(jié)果的擬合。
技術(shù)領域
本發(fā)明涉及電池系統(tǒng)領域，尤其涉及鋰離子電池系統(tǒng)的電化學阻抗譜的分析方法。
背景技術(shù)
電化學阻抗譜(EIS)是一種常用的電化學研究方法，通過對電池等被研究系統(tǒng)施加不同頻率的交流信號獲取其在一定頻率范圍內(nèi)在阻抗值。測得的電化學阻抗譜常通過含有常相位角元件(CPE)的阻抗模型進行擬合，以獲取模型參數(shù)值，用來解釋電化學阻抗譜。
現(xiàn)有的電化學阻抗譜擬合方法主要包括圖解法和智能優(yōu)化算法。其中，圖解法通過首先為分段擬合電化學阻抗譜中的半圓或者直線，以獲得大致的模型參數(shù)值，再通過非線性擬合算法，如MATLAB的lsqcurvefit函數(shù)，進行非線性擬合，成熟的擬合軟件如Zview。該方法要求用戶自行選取較為合適的阻抗譜對應區(qū)段用于分段擬合，且初值對結(jié)果影響較大。智能優(yōu)化算法如遺傳算法，粒子群算法等在電化學阻抗譜擬合過程中，通過模擬生物進化、覓食等行為，在給定的參數(shù)范圍內(nèi)最小化模型輸出值和實驗測量值之間的誤差。該類方法能夠很好地處理非線性問題，且不會陷入局部最優(yōu)解中。但在線性問題上，其結(jié)果往往不如基于梯度的最小二乘法更為高效、準確。因此，本領域中對于電化學阻抗譜擬合問題尚缺乏對非線性和線性問題能夠同時起到良好處理效果，并進一步考慮到鋰離子電池電化學阻抗譜特點的擬合方法。
發(fā)明內(nèi)容
根據(jù)上述本領域中所存在的技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種鋰離子電池電化學阻抗譜擬合方法，具體包括以下步驟：
步驟一、建立所述電池的電化學阻抗譜擬合模型并確定其阻抗表達式；
步驟二、根據(jù)所述步驟一中確定的所述阻抗表達式確定所述模型中待優(yōu)化的線性參數(shù)與非線性參數(shù)；
步驟三、選取一種智能優(yōu)化算法用于優(yōu)化模型中的非線性參數(shù)，并根據(jù)實際應用環(huán)境和精度要求設置算法參數(shù)；
步驟四、設定所述智能優(yōu)化算法的目標函數(shù)，所述目標函數(shù)中嵌套有用于最小二乘法求解的所述模型的線性參數(shù)以及最小二乘法最小化目標函數(shù)值；
步驟五、運行所述智能優(yōu)化算法求解使所述目標函數(shù)值最小的非線性參數(shù)，并通過最小二乘法求解所述線性參數(shù)以及所述目標函數(shù)值。
進一步地，所述步驟一具體包括：根據(jù)所選定的電化學阻抗譜擬合模型中的串并聯(lián)結(jié)構(gòu)確定其各個串聯(lián)部分的以相加形式表示的阻抗表達式，得到總阻抗表達式，無需通分，用于劃分線性和非線性參數(shù)。
進一步地，所述步驟二中所述的根據(jù)所述阻抗表達式確定所述模型中待優(yōu)化的線性參數(shù)與非線性參數(shù)具體包括：將總阻抗表達式中各項的分母中的參數(shù)和分子中的指數(shù)參數(shù)均視為非線性參數(shù)，分子中其余參數(shù)視為線性參數(shù)。線性參數(shù)與非線性參數(shù)完成劃分的標準是能夠在非線性參數(shù)給定的情況下將模型的所述總阻抗ZM表示成與線性參數(shù)向量θL之間具有線性相關的形式:其中是由非線性參數(shù)和頻率構(gòu)成的矩陣。
進一步地，所述步驟二中確定的所述非線性參數(shù)還包括根據(jù)其物理含義和/或經(jīng)驗設定其取值范圍。
進一步地，所述智能優(yōu)化算法可采用遺傳算法、粒子群算法，根據(jù)實際應用環(huán)境和精度要求設置算法參數(shù)，如遺傳算法中的種群個體數(shù)、最大運行代數(shù)等。
進一步的，所述步驟四具體包括：
4.1).將所述目標函數(shù)表示成阻抗譜中各個頻率下測得的阻抗和模型輸出阻抗的差平方和；
4.2).考慮到鋰離子電池在各個頻率下的阻抗模值隨著頻率降低而增大，將各個阻抗點的模的平方的倒數(shù)作為權(quán)重，即將所述目標函數(shù)中各累加項乘以相應阻抗點的模的平方的倒數(shù)后求和；
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