초록

전기차 내 배터리 시스템에서는 배터리 모듈/팩이 고정되어 있어 스웰링 효과로 인해 기계적 응력이 가해집니다. 이러한 스트레스는 배터리 셀의 신뢰성과 외부 구조물의 안전 설계에 큰 영향을 미칩니다. 내부적으로 이상적인 응력 조건을 달성하려면 배터리 시스템 모델이 전기역학을 정확하게 추정하는 것이 중요합니다. 그러나, 배터리 시스템의 응력에 대한 기존 연구에서는 점탄성적 특성이나 충전 상태의 팽창의 상호 작용만 고려했습니다. 또한, 이러한 특성 파라미터 식별하려면 특정 실험을 수행하거나 최적화 기반 파라미터 식별을 수행해야 합니다. 이러한 식별 방법에는 다수 실험이나 매개변수의 추정이 필요하며 시간과 비용이 많이 듭니다. 본 연구에서는 파라미터 식별을 위한 효율적인 순차적 최적화 기반 방법과 함께 열화를 포함하는 전기역학 모델을 제안합니다. 제안된 방법은 가압 셋업에서 한번의 실험만 필요하므로 개발 단계에서 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 파라미터 식별 프로세스는 단기와 장기의 두 가지로 구분됩니다. 단기 식별은 물리기법을 사용하여 파라미터를 순차적으로 추정함으로써 정확성과 계산 시간을 향상시킵니다. 장기 식별은 업데이트를 통한 모델 열화를 반영합니다. 검증 프로세스는 기존 기술과 비교하여 매개변수 식별에서 제안된 방법의 효율성을 확인하고 성능 저하로 인한 업데이트의 중요성을 강조합니다.