Squidstat Cycler 大电流多通道电化学工作站应用介绍

基于电池循环的阻抗数据，训练一种基于人工神经网络（ANN）的SOH Estimator估算器

  锂离子电池的健康状态（SOH）是指可用容量和出厂容量的比值。IEEE标准1188-1996中规定，动力电池容量下降到80%时，电池就应该被更换。健康状态（SOH）的估算是锂离子电池管理系统BMS最重要的功能之一。正确地估算锂离子电池的SOH对于延长电池系统的使用寿命和维护电池系统的安全至关重要。SOH可以监测和估算电池的健康状况，设计更好的电池充放电策略，并触发保护功能，避免电池故障。SOH估算在二次使用（即退役）电池的应用中也得到了更多的关注，SOH估算对于安全高效地利用二次电池至关重要。

• 在BMS系统中，常用来估算SOH的方法有四类。

1. 1.基于模型的方法（Model-based Methods），这类方法依赖于对电池电化学或等效电路行为的建模。

2. 2.基于数据驱动的方法（Data-driven Methods），利用历史或实时运行的数据，通过机器学习/深度学习算法直接建立输入与 SOH 的映射关系。

3. 3.基于特征提取与经验公式的方法，主要是从充放电曲线或运行数据中提取与老化相关的特征量。

4. 4.混合方法（Hybrid Methods），结合模型与数据驱动的优势，提升鲁棒性和精度。