[发明专利]一种锂离子电池的电化学阻抗谱拟合方法

权利要求书

1.一种锂离子电池电化学阻抗谱拟合方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤一、建立所述电池的电化学阻抗谱拟合模型并确定其阻抗表达式；

步骤二、根据所述步骤一中确定的所述阻抗表达式确定所述模型中待优化的线性参数与非线性参数；

步骤三、选取一种智能优化算法用于优化模型中的非线性参数，并根据实际应用环境和精度要求设置算法参数；

步骤四、设定所述智能优化算法的目标函数，所述目标函数中嵌套有用于最小二乘法求解的所述模型的线性参数以及最小二乘法最小化目标函数值；

步骤五、运行所述智能优化算法求解使所述目标函数值最小的非线性参数，并通过最小二乘法求解所述线性参数以及所述目标函数值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤一具体包括：根据所选定的电化学阻抗谱拟合模型中的串并联结构确定其各个串联部分的以相加形式表示的阻抗表达式，得到总阻抗表达式，无需通分，用于划分线性和非线性参数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤二中所述的根据所述阻抗表达式确定所述模型中待优化的线性参数与非线性参数具体包括：将总阻抗表达式中各项的分母中的参数和分子中的指数参数均视为非线性参数，分子中其余参数视为线性参数；线性参数与非线性参数完成划分的标准是能够在非线性参数给定的情况下将模型的所述总阻抗Z_M表示成与线性参数向量θ_L之间具有线性相关的形式:其中是由非线性参数和频率构成的矩阵。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤二中确定的所述非线性参数还包括根据其物理含义和/或经验设定其取值范围。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述智能优化算法采用遗传算法、粒子群算法，根据实际应用环境和精度要求设置算法参数。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤四具体包括：

4.1).将所述目标函数表示成阻抗谱中各个频率下测得的阻抗和模型输出阻抗的差平方和；

4.2).将所述目标函数中各累加项乘以相应阻抗点的模的平方的倒数后求和；

4.3).将所述目标函数中各个阻抗点的误差平方和表示成实部误差平方和和虚部误差平方和相加的形式；

4.4).在给定模型中非线性参数的值之后，通过最小二乘法求解出线性参数的值，以及相应的目标函数的值。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤五具体包括：基于智能优化算法迭代计算使得目标函数最小的相应非线性参数，同时对每一组非线性参数，由目标函数中嵌套的最小二乘法最小化目标函数，得到线性参数值和拟合误差。