Two state of charge estimation methods using fractional order extended and unscented Kalman filter and a nonlinear variable fractional order battery model are implemented. Both, battery model and Kalman filters are evaluated and compared using measurements of an actual lithium-ion polymer battery cell. The observability of the battery model and the influence of an initialization function on the estimation algorithms is investigated.
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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