Modellbasierte Identifikation fraktionaler Systeme und ihre Anwendung auf die Lithium-Ionen-Zelle
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In dieser Arbeit werden modellbasierte Verfahren zur Online-Identifikation physikalischer Alterungsparameter von Batteriezellen entworfen und auf die Lithium-Ionen-Zelle angewendet. Die neuartigen Methoden basieren auf fraktionalen Impedanzmodellen und agieren, im Unterschied zum State-of-the-Art, erstmals als late-lumping Verfahren. Zudem wird in diesem Beitrag die zeitvariante fraktionale Systemtheorie um eine Steuerbarkeitsanalyse und eine energieoptimale Steuerung erweitert. In this work, model-based methods for the online identification of physically motivated aging parameters of battery ...
In dieser Arbeit werden modellbasierte Verfahren zur Online-Identifikation physikalischer Alterungsparameter von Batteriezellen entworfen und auf die Lithium-Ionen-Zelle angewendet. Die neuartigen Methoden basieren auf fraktionalen Impedanzmodellen und agieren, im Unterschied zum State-of-the-Art, erstmals als late-lumping Verfahren. Zudem wird in diesem Beitrag die zeitvariante fraktionale Systemtheorie um eine Steuerbarkeitsanalyse und eine energieoptimale Steuerung erweitert. In this work, model-based methods for the online identification of physically motivated aging parameters of battery cells are presented and applied to lithium-ion-cells. The new methods are based on fractional impedance models and, in contrast to the state of the art, are late-lumping approaches. A further contribution of this work is the extension of the theory of time-variant fractional systems by a controllability analysis and an energy-optimized control.
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