[출처] World Electric Vehicle Journal Vol. 5 - ISSN 2032-6653
※ The picture and content of this article are from the original paper.
[논문 요약]
Towards onboard Li-ion battery state-of-health diagnosis by a virtual sensor
EVS에서 발표된 배터리 Health Index논문입니다.
Virtual Sensor라고 되어있지만, Passive EIS라고 보시면됩니다. 주파수 도메인에서의 임피던스를 추정하였으나, 본 저자는 저와도 생각이 비슷한게, 이 결과물이 완전한 임피던스가 맞냐? 라고 하면 다소 망설여지는 부분이 많습니다. 이런 부분들을 피해가고자 "Virtual Sensor"라고해서 발표한점이 신선합니다.
Contents
논문의 내용은 이전에 정리한 Passive EIS 논문과 크게 다르지 않습니다.
https://limitsinx.tistory.com/312
[Power Sources-2020] Passive impedance spectroscopy for monitoring lithium-ion battery cells during vehicle operation
논문 전문 : https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S037877531931290X [출처] Bernhard Liebhart, Lidiya Komsiyska, Christian Endisch,Passive impedance spectroscopy for monitoring lithium-ion battery cells during vehicle operation,Journal
limitsinx.tistory.com
다만, 본 논문이 더 오래되었으며 이 당시의 저자는 "EIS"가 아닌 "EIS-like"라고 표현했다는점에서 용어 선정에 철저한 연구자가 아닌가라는 생각이 들었습니다.
전체적으로 EIS-like Impedance를 추정하는 방법론 자체는 크게 다르지 않습니다. 크게 다르지 않은게 아니라, 대부분의 Passive EIS논문은 동일합니다. DFT 및 Segment/Overlap을 통한 주파수별 임피던스값의 Averaging입니다.
Passive EIS(상기 링크)를 정리할때 상세히 다루었지만, 양산필드에 EIS를 적용할때는 크게 4가지 문제점이 있습니다. 그중 하나가 센서 샘플링 간격인데, 본 논문은 이부분에 대해 상당히 현실적인 수치로 연구를 진행했습니다.
0.015~0.78Hz를 본것인데, 이정도면 그래도 양산에 적용하기에 다소 어려움은 있지만 10ms 수준의 샘플링 수준은 필요하다면 충분히 구현이 가능한 수준이기 때문입니다.
본 논문의 저자는 이러한 충방전 복합 주행프로파일에 대해 (15분) 임피던스 추정 연구를 수행했으며, 결과는 하기와 같습니다.
실측 EIS값을 완벽하게 추정할순 없지만, 어느정도 개형을 따라가는것을 확인할 수 있는데요. Segment를 더욱 세밀하게나누고 Overlap되는 비율도 늘렸다면 조금더 완벽하게 피팅되는 임피던스를 추정할 수 있지 않았을까 생각이됩니다.
이러한 임피던스 추정에서 끝나지 않고, 본 저자는 추정한 임피던스를 통해 1RC-ECM을 만들었습니다.
그리고 이를 통해 Nyquist Plot의 내/외삽을 수행했는데요, 이전 Passive EIS논문에서는 KK알고리즘을 통해 내/외삽을 했던것과 비교하면 저는 이 논문이 더 오래되었지만 더욱 제가 원하는 방식인것 같습니다.
모델을 추정하고 이를 통해 Nyquist Plot을 추정한 값은 하기와 같은데, EIS 자체가 y축을 보시면 mohm입니다. 워낙 sensitive한값이기에 이정도의 흔들림은 허용범위 수준이 아닌가 생각되고, 실측 EIS값을 잘따라가는것을 확인하실 수 있습니다.
Results
2012년에 나온 논문인데 굉장히 괜찮은 논문입니다.
제가 본건 EVS라는 학회에 발표된 학회지논문이라 다소 분량이나 스토리텔링 부분에서 아쉬운 부분이 있지만 12년전부터 이런 시도를 했다는것이 놀라운 논문이였습니다.
참조
[1] World Electric Vehicle Journal Vol. 5 - ISSN 2032-6653
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