ISSN: 2319-7293
Maryland Ashiqur Rahman
En este documento se ilustra un enfoque basado en la estimación adaptativa de modelos múltiples (MMAE) para el diagnóstico de fallas de la batería de iones de litio. El enfoque de modelado electroquímico está integrado con MMAE para el diagnóstico de fallas. Este modelo basado en la física real de la batería de iones de litio (con química de cátodo de Li-Co-O2) con parámetros de modelo nominales se considera como el modelo de batería en buen estado. Las condiciones de falla de la batería, como el envejecimiento, la sobrecarga y la sobredescarga, provocan variaciones significativas de los parámetros de los valores nominales y se pueden considerar como modelos separados. Los observadores de ecuación algebraica diferencial parcial (PDAE) basados en la inyección de error de salida se utilizan para generar las señales de voltaje residual. Estos residuos luego se utilizan en el algoritmo MMAE para detectar las condiciones de falla en curso de la batería. Los resultados de la simulación muestran que las condiciones de falla se pueden detectar e identificar con precisión, lo que indica la efectividad del método de detección de fallas de batería propuesto.