《表1 全电池OCV-SOC曲线拟合的方均根误差m V》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《电动汽车锂离子动力电池健康状态在线诊断方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

图10a～10e分别为不同条件下OCV-SOC曲线的拟合结果，包括四种动态电流放电工况下辨识出的OCV-SOC曲线及电池的真实OCV-SOC曲线。从中可以看出，本文提出的拟合方法对不同老化状态下的所有OCV-SOC曲线都有较好的拟合结果，拟合的均方根误差（RMSE）如表1所示，对真实的OCV-SOC曲线拟合的均方根误差在4.7～5.7mV，对基于动态工况辨识的OCV-SOC曲线拟合的均方根误差在4.9～6.6 mV。通过OCV-SOC曲线拟合获得的电池老化模式演变曲线如图11所示，其中编号1、2、3和4分别对应新电池、老化状态1、老化状态2以及老化状态3。从图11中可知，拟合动态电流下辨识出的OCV-SOC曲线而获得的电池老化模式演变曲线与拟合电池真实OCV-SOC曲线而获得的老化模式演变曲线具有高度的一致性。造成该电池老化的主要原因是可用锂离子和正极活性材料的损失。负极活性材料在电池老化过程中基本未出现明显的损失，由于测试或辨识误差的影响，导致拟合获得的LAMNE出现了一定程度的波动。上述分析结果表明提出的改进电池老化模式无损定量分析方法，即使在没有电池真实的OCV-SOC曲线与最大可用容量的条件下，仅从动态电流放电工况数据中辨识出的OCV-capacity数据，仍可以对电池的老化模式进行定量分析。