[参考译文] BQ34110：GPC 工具：无法使用可接受的 SOC 错误估算创建 CEDV 参数

Dimitrios、

对于短期解决方案、我将降低特征评定阶段的放电率、请首先使用标称速率。 此外、请发布您的日志文件、以便我可以尝试在内部运行它们、以查看我可以获得何种结果。  

谢谢、

Eric Vos

Vos、

非常感谢您的回复。 日志文件已附加(文件1803.log.zip)。 如果您需要更多信息、请告诉我。

此致、

Dimitrios

我将附上一个屏幕截图、其中整合了所有六个特征评定测量的电压与 RemCap 曲线。

由于您使用2V 端接、由于石墨级和高放电率导致的自发热和电池电阻变化而产生的奇怪形状对于精度来说无关紧要、因为您的端接仍在曲线中一个明显减小的部分进行。

您的设置有一个问题：

FitMaxSOC%= 9
FitMinSOC%=7
LearnSOC%= 2

LearnSOC 应始终在 Max 和 Min SOC 上进行测试、否则您不合适
您需要最高精度的曲线部分(学习 SOC)。
我通过以下方式获得了更好的结果(请参阅随附的)：

FitMaxSOC%= 5
FitMinSOC%=1
LearnSOC%= 2

需要提到的一点是、由于某种原因、室温的精度较差、这是不寻常的。

由于这是一个非常高的放电率、因此自发热是一个非常重要的因素、看起来是这样的

即使测得的温度升高仅略高、高速率电压实际上会高于末尾的低速率电压。

可能未正确测量温度升高。

我想知道热敏电阻的位置及其连接效果是否可以改进、或者测试是否可以在更真实的热性能下运行

仿真实际器件的环境(热箱)、以便热处理室风扇的冷却不会与读数相交错

热敏电阻。

e2e.ti.com/.../results.zip

Yevgen 您好、

遗憾的是、实际电池组及其外壳在特征评定开始时尚未准备就绪。 但是、凸缘型温度传感器非常牢固地连接到电缆凸缘上、并且非常接近(~ 1cm)正极。 此外、传感器还受到保护、防止风扇直接气流。 因此、我倾向于认为温度数据不是完全不准确的。

我们再次尝试提高安装精度、假设在低温下不会发生高速放电。 因此、我们将 lowtemp_lowrate.csv 的内容复制到 lowtemp_highrate。csv。 我们使用各种拟合参数将此"新"日志集上传到了 GPCEDV。 到目前为止、我们获得的最佳结果是使用 FitMaxSOC%= 45、FitMinSOC%= 1、LearnSOC%= 1：

EMF   3400    
EDVC0   813    
EDVC1   0    
EDVR1   50.    
EDVR0   164.    
EDVT0   5171    
EDVTC 3.       
VOC75   3316    
VOC50   3291    
VOC25   3237    
         
文件   SOC 错误、通过百分比    
roomtemp_lowrate.csv   3.9108833721154   0
roomtemp_highrate.csv   -3.45108699858289   1.
hightemp_lowrate.csv   -0.851390297966846   1.
hightemp_highrate.csv   -0.892860216595294   1.
lowtemp_lowrate.csv   -6.06922751851593   0
lowtemp_highrate.csv   -6.06922751851593   0

使用 MaxFitSOC%= 45的理由是、较小的数字会提交重要的日志数据、从而导致不合理的低 EMF 结果。 我们仍然担心 LearnSOC%= 1。 此结果是否正常？

如果上述结果无法使用、我很难理解下一步要做什么、因为在我看来、CEDV 拟合算法不仅需要严格的单调电压与 DOD 曲线、还需要这些曲线不会偏离二阶多项式。 如果确实如此、我们应该描述使用低得多的放电流的特征。 是这样吗？

Yevgen、

非常感谢您的宝贵意见。

此致、

Dimitrios

Yevgen、

有关类似应用未来表征尝试的最后一个问题：GPCEDV 是否可以在其中一个温度组上使用不同的放电率？ 例如：

Hightemp_highrate：100A

Hightemp_lowrate：40A

Roomtemp_highrate：100A

房型温度_低价格：40A

lowtemp_highrate：50A

lowtemp_lowrate：20A

此致、

Dimitrios