基于模型的电动汽车应用健康和老化锂离子电池参数识别

麦克马斯特大学瑞安艾哈迈德;javier Gazzarri，Mathworks;克莱姆森大学Simona Onori;Saeid Habibi，麦克马斯特大学;Robyn Jackey，Mathworks;Kevin Rzemien，Mathworks;福特电机公司Jimi Tjong;和Jonathan Lesage，Mathworks

电池是对混合动力电动车（HEV）和电池电动车（BEV）至关重要的一个组成部分。因此，它们需要准确的实时监控和控制，以避免过度收费或过度放电条件，缩短其寿命并影响安全性。有效估计临界电池组参数，例如充电状态（SOC），健康状况（SOH）和剩余容量，需要高保真电池模型，该模型考虑整个电池寿命的所有操作条件。

本文提出了一种用于各种电池健康状态的离线电池模型参数估计的方法。