航模锂电池放电曲线航模小白都能看懂的入坑科普之——电池篇|上海羊羽卓进出口贸易有限公司

航模小白都能看懂的入坑科普之——电池篇

电池想必大家都见过，但是对于能上天的航模与无人机来说可不是两节南孚聚能环就能搞上天的。

首先我们来说下电池的类型。

一，铅酸电池

汽车常见的电瓶

铅酸电池就是最常见的被我们称为电瓶的那种了，单节电压在1.5V到2.4V之间，可以通过串联来得到更高的电压，一般来说容量比较大但多数都很重，常见于船模与车模上。

二，干电池

干电池就是我们常说的几号电池，一般是圆柱形，玩具车常用的动力来源，现在基本也就是遥控器上比较常用，因为是一次性的所以对环境危害比较大，标称电压为1.5V。

三，镍氢\镍铬电池

小米5号充电电池

这种电池在锂电池普及之前曾经是除铅酸电池外最常见的充电电池了，现在一般是镍氢电池比较多而镍镉电池因为丢弃后容易造成重金属污染并且能量密度不高已经基本被镍氢电池取代了，镍氢电池的电压一般在1.2V左右，很多被做成了干电池的形状，因为放电电流大，可重复使用，正在逐步取代传统一次性干电池。常用于遥控器，船模，车模的动力电输出。

四，锂电池

航模用的锂聚合物电池

这是目前来说无人机与航模最常用的一种动力来源了，常见有锂聚合物电池与锂离子电池。锂离子电池与锂聚合物电池的电压一般为2.8V到4.2V之间，通常标称电压为3.7V，磷酸铁锂电池相对低一些一般为2.8V到3.6V之间标称电压3.2V。

可以通过在平衡头上插入电感（BB响）来判断当前电压

无人机与航模常用的动力电是一般是长方形封装的锂聚合物电池，包括你的手机电池一般也是这种类型。也有一些时候需要小电流长续航的无人机也会使用援助封装的锂离子电池（18650）

18650锂离子电池

，圆柱封装的锂离子电池相比于锂聚合物电池来说放电电流比较小，但相比塑料封装的锂聚合物电池来说安全性更好不会鼓包，可以承受更低的放电电压2.8V也不会饿死，锂电池如果透支放电到2.8V以下就会出现被我们一些玩家称之为饿死的现象锂聚合物电池还会鼓包，锂电池被饿死可以用低电流慢的充有一定几率救活，但也只是一定几率，很多时候锂电池一旦过放就可能就此彻底饿死报废。

如果你的锂电池鼓包了千万别手贱用锐利物体刺破封装妄想为其放放气，锂电池爆炸的景象不亚于放烟花，甚至是手榴弹。

正常电池（左）鼓包电池（右）

针对于我们玩无人机最常用的锂聚合物电池小编在此就以手中这块花牌电池重点科普一下其包装上各种标号的含义。

首先1500mah与22.2Wh代表此电池的容量为1500毫安时22.2瓦时

红色85C代表该电池的放电倍率，使用85与电池容量的1500相乘得出该电池的放电最大电流为127.5A。4S1P其中4S代表该电池为4组电芯串联1P代表每组只有一个电芯。在一些锂离子18650电池组上由于其单电芯的放电电流较小所以常出现2P、3P等多枚电芯并联以提高其最大放电电流。

对于锂聚合物电池的日常使用与保养小编有以下这些经验分享给大家。

1. 务必使用合格的平衡充电器进行充电（市面上常见的B6、CB86等平衡充电器都很不错）

2. 请勿过充及超过充电限制电压一般为4.2V每节（具体什么后果网上关于锂电池过充爆炸的视频有很多）

3. 请勿过放及透支放电到锂电池的标称电压以下一般不要低于3V每节（如果低于2.8V很容易损伤电池寿命甚至直接饿死报废）

4. 电池如长期不用储存请把电池电压控制在4.0V或其厂家推荐的储存电压。（电压太低放久了会饿死，太高又很危险）

5. 如果电池因为某些原因发生鼓包千万不要通过刺破放气的方式处理，可以通过完全放电后处理，以免引发火灾。

6. 电池存放一定要避免短路。

7. 不要摔碰电池，以免发生破损造成爆炸或起火。

8. 电池起火请使用干粉灭火器

9. 长期存放远离潮湿环境避免短路

10. 废旧电池一定要妥善处理，千万不要扔到垃圾桶里就以为万事大吉，以免发生火灾！

如何精准识别锂离子电池充放电曲线参数？一文带你了解

原文链接：如何精准识别锂离子电池充放电曲线参数？一文带你了解

锂离子电池的电化学模型有助于预测和控制其性能。这些模型中的参数值对其准确性至关重要。然而，并非所有参数都能精确测量，特别是在禁止使用破坏性方法的情况下。本文提出了一种参数估计方法，结合单粒子模型的所有参数，利用分段线性近似估计正极开路电位。利用遗传算法（GA），在不了解电极化学的情况下，从单个放电曲线估计出Up和10个以上的参数。针对不同类型的电池模型参数，给出了估算Up的不同实例。通过比较不同C速率下的模拟结果与实验数据，验证了所估计的参数。

1.简介

所有锂离子电池安装都配备有电池管理系统（BMS） ，其作用是确保电池安全可靠运行，并执行电流、电压和温度监测等功能。基于这些监测输入和电池模型，BMS为电池生成操作决策，包括深度放电、充电曲线等。与BMS中使用的传统经验模型相比，基于物理的复杂模型能更准确地描述电池动态，从而能够建议最佳充电曲线，减少退化并允许更大的放电深度。然而，这些模型（如单粒子模型（SPM）或伪二维（P2D）模型）缺乏准确的参数，阻碍了它们在行业内的广泛采用和普遍使用。

电池参数通常不为人们所知，因为电池制造商将其视为商业秘密。一些参数，如电极厚度和粒子尺寸，在打开电池后不难测量，而一些参数，如Bruggeman系数和曲折度，即使使用耗时的破坏性方法也几乎不可能通过实验测量，通常需要根据实验数据拟合模拟结果。插入反应的动力学数据不可用，因为系统中电荷转移快而质量转移慢，因此通常需要估计。

此外，一些参数是电池配置和使用的函数，因此可能因电池而异，并在电池的寿命期间发生变化。电池参数随使用而变化的事实使得直接测量几乎不可能，因此为了更准确地监测和控制电池，需要及时更新“瞬时”电池参数。能够在不打开电池的情况下获取实时参数也很重要，因为锂离子电池的广泛应用创造了巨大的二次使用市场，只有知道“瞬时”电池参数，才能有效地和安全地使用电池。

本文提出了一种仅基于放电曲线来估算电池参数的方法和初步结果，包括单个电极的热力学参数。通过进一步尝试减少计算时间，所提出的方法可以部署在现场系统中，实时估算电池参数。这为系统集成商打开了大门，他们可以选择市场上的任何电池，并仅根据电池数据表提供的信息以最有效的方式使用它。由于这种方法具有在操作过程中实时估算参数的潜力，因此可以每隔几个周期更新参数，以反映电池的变化。它还可以促进二手电池的使用，即使在没有操作历史记录的情况下。

单粒子模型

电池的电化学模型通常分为两类：单粒子模型或 P2D 模型。P2D 模型，也称为 Doyle - Fuller - Newman（DFN）模型或多孔电极模型，是由 Newman 团队在 20 世纪 90 年代开发的，它考虑了多孔电极理论、浓电解质理论、欧姆定律、电荷和物质平衡以及反应动力学。SP 模型是由 White 团队在 21 世纪初引入到锂离子电池建模中的。与 P2D 模型相比，SP 模型更简单，但仍然捕捉到了电池单元中的主要物理过程，包括固相扩散、固 - 电解质界面的反应动力学以及物质和电荷平衡。

图1单粒子模型的示意图

本文使用了 SP 模型，因为它计算成本较低，并且在较低速率下与实验数据相比仍能给出良好的结果。SP 模型使用两个具有平均属性的粒子来代表正负极。方程列在表 1 中。对于负极，假设它是石墨，并使用回归模型来表示 Un - SOC 关系。

表1：SPM方程等温模型的控制方程和边界条件。（i=p，n）

在SPM中使用的附加方程式

对于电池电压，引入了一个集总参数 Rc，主要用于表示集流体/电极界面的接触电阻和初始固体电解质界面（SEI）层电阻。Rc 的值在开始时作为一个可调节参数进行估计，并为了简化起见在其他情况下保持不变，因为它在几个循环中变化不大。对于电池寿命模拟，该电阻可能很好地代表了随时间的退化。

除了 Up 和 Un 之外，SP 模型中还有 10 个其他参数，即正负极的扩散率 D_p^s，D_n^s、反应速率常数 k_p，k_n、电极厚度 l_p，l_n、电极孔隙率 varepsilon_p，varepsilon_n 和粒子尺寸 R_p，R_n。将这些参数分为三组：传输参数 D_p^s，D_n^s、动力学参数 k_p，k_n和设计参数 l_p，l_n，varepsilon_p，varepsilon_n，R_p，R_n。当允许破坏性实验时，设计参数相比于传输和动力学参数更容易测量。因此，优先估计这 10 个参数。首先探索了使用传输参数来估计 Up，然后包括动力学参数，最终添加了设计参数。

表2.1估算值

表2.2具有以上参数的估计参数

表3各种案例研究的误差分析

为了有效地求解 SP 模型，应用了有限差分法进行空间离散化。对于有限差分法，使用的节点点越多，解决方案就越准确，但所需的计算成本就越高。使用了 5、10、15 和 20 个节点点进行模拟，如图 2 所示。从图中可以看出，5 个节点点的曲线在 3400s 附近与其他曲线略有不同，这表明至少需要 10 个点才能进行准确的模拟。

图2.有限差分法节点数的选择

Up及其他参数的估算

使用最小二乘法估计来最小化实验数据和模型预测之间的平方差之和。表达式如下：

实验数据是通过将完全充电的松下 NCR18650A 电池以恒定速率放电至 2.5V 收集的。实验数据每秒记录一次，对于 1C 放电，产生了约 3600 个数据点。为了减少数据点的数量，每 10 秒使用 1 个点，因此对于 1C 放电，数据点的数量约为 360 个。该电池的典型标称容量为 3070mAh。除了使用氧化镍系统外，其数据表中未披露电池的化学性质。商业电池通常不披露其化学性质，特别是正极，这使得对 Up 的估算工作具有相关性。

由于电化学模型的复杂性和非线性以及涉及的参数众多，参数优化可能非常具有挑战性且计算成本高昂。遗传算法（GA）最近已成为电化学模型参数估计的一种流行方法。GA 是一种基于自然选择和生物进化过程的全局优化器。在每一步（代），通过突变、交叉和从先前一代中选择，随机选择一定数量（种群）的个体解决方案。在这项工作中，使用 MATLAB 中的全局优化工具箱来实现 GA。

图3.使用多项式函数估计Up

正电极的开路电位

由于存在多阶段嵌入电压平台，单个电极的 OCP - SOC 关系不能通过一般的能斯特方程预测。获得单个电极 OCP 信息的传统方法是通过对在不同电荷状态（SOC）下测量的实验数据进行回归模型拟合。OCP 数据通常通过超慢放电（至少 1 / 10C，有时低至 1 / 60C 甚至 1 / 100C）获得，同时测量 SOC 变化时相对于锂金属的电位。OCP 是某种材料的固有属性，因此每次使用新的电极化学物质（例如 NCM11、LCO12）时都需要确定。

该测量不仅耗时，而且具有破坏性，因为需要分别对正负极进行测量。如果两个电极的化学性质已知并且已经表征，有时可以省略实验测量，尽管即使对于用相同结构制造的相同材料，每个单独电池的 OCP - SOC 关系也不完全相同。这种关系也会随着电池老化而改变，导致电池模拟中的差异更大。此外，有时无法获取详细的材料信息，特别是对于商业电池。作为获得单个电极 OCP 的替代方法，基于模型 - 实验比较的估计在实践中可能有用。

图4分段线性逼近函数数的选择

图5采用分段线性近似函数对正电极开路电位的预测轮廓

案例分析

在本节中，将展示几个案例研究的结果，这些研究估算了模型中的 Up 和其他参数。所有案例研究都是基于室温下 3000mA（大约 1C）的单个放电曲线进行的。对于在某些情况下未估计的参数，使用表 2.2 第 7 列中相应值的±1%作为边界，并同时进行估计，因此所有情况下待估计参数的总数都是相同的。

情况1：利用分段线性近似函数和电阻估算阴极的开路电位。

图6使用阴极开路电位预测值得出的电位曲线

情况2：利用沿传输参数的分段线性近似函数估计阴极开路电位

图7使用阴极开路电位预测值和输运参数时的电位分布

案例-3：利用分段线性近似函数以及输运参数和动力学参数估计阴极开路电位

图8使用阴极开路电位的预测值、输运和动力学参数进行的电位分布

案例-4：利用分段线性近似函数以及输运、动力学参数和设计参数估计阴极的开路电位

图9使用阴极开路电位的预测值以及输运、动力学和设计参数进行的电位分布

图10对1000个mA的不同参数估计案例研究与实验数据的比较

图11对600 mA的不同参数估计案例研究与实验数据的比较

图12对6000 mA的不同参数估计案例研究与实验数据的比较

总结

以上所有估算都是在一台戴尔 Precision T7500 台式机上运行的，该台式机配备两个英特尔 Xeon CPU W5590 3.33GHz 处理器和 24GB RAM。在 Windows 7 Professional 64 位系统中使用 MATLAB R2015b 中的全局优化工具箱。所有四个案例的估算时间都在 10 小时以下、五台四核计算机集群上进行参数识别所需的 P2D 模型的 88 个参数的 3 周时间以及在 20 核集群上识别热 P2D 模型参数所需的 19 小时相比，10 小时相对较好。如果想将该估算用作在线监测工具，则必须降低计算成本。

在这项工作中，主要关注 Up，因为当今常见商业电池的负极基于石墨，锂离子嵌入的 OCP 已经得到了很好的研究，因此在需要时可以随时获得。现在人们正在推动锂离子电池的边界，包括石墨烯和硅在内的更多材料正在被研究作为潜在的下一代电池材料。如果需要，与正极类似，负极 OCP 的线性近似也可以完成。