Avanços em Engenharia Automobilística
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Abstrato

Diagnóstico de falhas baseado em modelo eletroquímico de bateria de íons de lítio

Md. Ashiqur Rahman, Sohel Anwar and Afshin Izadian

Uma abordagem baseada em Multiple Model Adaptive Estimation (MMAE) de diagnóstico de falhas para bateria de íons de lítio é ilustrada neste artigo. A abordagem de modelagem eletroquímica é integrada com MMAE para diagnóstico de falhas. Este modelo baseado em física real de bateria de íons de lítio (com química de cátodo Li-Co-O2) com parâmetros de modelo nominais é considerado o modelo de bateria saudável. Condições de falha da bateria, como envelhecimento, sobrecarga e descarga excessiva, causam variações significativas de parâmetros em relação aos valores nominais e podem ser consideradas como modelos separados. Observadores de Equação Algébrica Diferencial Parcial (PDAE) baseados em injeção de erro de saída são usados ​​para gerar os sinais de tensão residual. Esses resíduos são então usados ​​no algoritmo MMAE para detectar as condições de falha em andamento da bateria. Os resultados da simulação mostram que as condições de falha podem ser detectadas e identificadas com precisão, o que indica a eficácia do método de detecção de falha de bateria proposto.