本文摘要：对于锂离子电池管理系统BMS十分最重要的一个功能就是对电池的SoC状态展开预测，SoC既电池的荷电状态，stateofcharge的简写，电池的SoC对于电池的管理十分最重要，可以指导电池的充放电，避免再次发生过充过放，减缓电池的衰降。但是对于锂离子电池而言，电池的SoC状态并不是与电压呈现出非常简单的线性关系，这就为电池SoC的预测生产了重重的妨碍。 一般而言，电池的电压与电池的SoC，工作电流和温度等因素密切相关，因此为了提升预测的准确度，往往必须简单的模型。

对于锂离子电池管理系统BMS十分最重要的一个功能就是对电池的SoC状态展开预测，SoC既电池的荷电状态，stateofcharge的简写，电池的SoC对于电池的管理十分最重要，可以指导电池的充放电，避免再次发生过充过放，减缓电池的衰降。但是对于锂离子电池而言，电池的SoC状态并不是与电压呈现出非常简单的线性关系，这就为电池SoC的预测生产了重重的妨碍。

一般而言，电池的电压与电池的SoC，工作电流和温度等因素密切相关，因此为了提升预测的准确度，往往必须简单的模型。目前较为少见的模型一般分成两大类：1）等效电路模型，这种模型一般是根据电池的测量结果，将电池等效沦为一个由电阻、电容等多种电子元器件构成的电路，并根据该模型展开推论计算出来，从而构建对电池的SoC的预测；2）电化学模型，这种模型更好的是注目锂离子电池内在的反应机理，通过数学模型对电池的负极、负极、界面膜和电解液等组分展开建模，仿真它们在充放电过程中的不道德特点，从而构建对锂离子电池的SoC的预测。

上面这些SoC预测方法都是基于我们少见的电压和电流、温度等参数，通过间接的方法推论锂离子电池的SoC状态，由于电池模型误差的不存在，因此无法对电池的SoC状态展开高精度的预测。来自德国Fraunhofer硅酸盐研究所的LukasGold等人明确提出了一种利用超声波检测的手段确认锂离子电池SoC状态的方法。为了便于解读LukasGold明确提出的方法的工作原理，我们必须非常简单讲解一下锂离子电池的反应原理，在锂离子电池电池的过程中，Li+首先从负极瞬，蔓延负极表面，然后映射到石墨负极的晶格内部，随着Li+的映射，石墨颗粒不会再次发生一定程度的体积收缩，造成负极极片的孔隙率发生变化，而超声波对于孔隙率的变化十分脆弱，因此也就需要高灵敏的检测电池的SoC状态。为了研究负极对超声波的对系统，LukasGold假设负极结构中所有的空隙都填充了电解液，并根据Biot的“弹性波在液体填满的多孔液体中的传播理论”创建了理论模型。

为了检验这一理论的准确性，LukasGold使用方形1.2Ah电池展开了检验。

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