电池寿命验证测试手册.doc

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1、INEEL/EXT-04-01986Advanced Technology Development ProgramFor Lithium-Ion BatteriesBattery Technology Life VerificationTest ManualFebruary 2005Idaho National LaboratoryIdaho Falls, ID 83415Operated by Battelle Energy Alliance, LLCFreedomCAR & VehicleTechnologies ProgramINEEL/EXT-04-01986先进技术发展计划 Lith

2、ium-Ion 电池电池寿命验证测试手册 Harold Haskins (USABC)Vince Battaglia (LBNL)Jon Christophersen (INEEL)Ira Bloom (ANL)Gary Hunt (INEEL)Ed Thomas (SNL)February 2005Idaho National LaboratoryTransportation Technology DepartmentIdaho Falls, Idaho 83415Prepared for theU.S. Department of EnergyAssistant Secretary for

3、 Energy Efficiencyand Renewable EnergyUnder DOE Idaho Operations OfficeContract DE-AC07-99ID13727 目 录寿命测试条款的术语 缩略语 1.前言 1.1 FreedomCAR电池寿命目标1.2 电池技术寿命验证目标 1.3 电池寿命测试矩阵设计方法1.4 参考性能测试方法1.5 寿命测试数据分析方法1.6 手册的组织2. 寿命测试实验要求 2.1 技术特性要求2.2核心寿命测试矩阵设计要求2.3 核心寿命测试矩阵设计和验证2.3.1初始设计阶段2.3.2 最终设计阶段2.3.3 最终验证阶段2.4 追

4、加寿命测试矩阵设计要求2.4.1 独立评价路线的实验计划 2.4.2 评价冷启动工作的实验计划 2.4.3 评价低温工作的实验计划 3. 寿命测试方法3.1 初始特性测试3.1.1一般测试条件和标定3.1.2所有电池的最低特性3.1.3 选择电池的附加特性3.1.4 BOL 参考测试 3.2 核心寿命测试矩阵 3.2.1 搁置寿命测试(日历寿命) 3.2.2 循环（工作）寿命测试 3.2.3 参考性能测试和测试结束标准 3.3 追加寿命测试 3.3.1 联合日历和循环寿命测试 3.3.2冷启动功率验证测试 3.3.3 低温工作测试 4.数据分析和报告 4.1 初始性能测试结果 4.1.1开路电

5、压SOC的确定 4.1.2 容量验证 4.1.3 确定ASI的温度系数 (选择电池) 4.1.4 脉冲功率验证 (MPPC) 4.1.5 脉冲功率验证 (HPPC) 4.1.6 电池的等级分类 4.1.7 自放电速度特性 4.1.8 冷启动功率验证 4.1.9 AC EIS 特性 4.1.10 ASI 噪音特性 4.2 核心矩阵寿命测试结果 4.2.1对测试的寿命评估 4.2.2 日历寿命评估 4.2.3循环因素的影响 4.2.4 服务寿命评估 4.3 追加寿命测试结果 4.3.1假设检验测试 4.3.2 联合日历/循环寿命测试 4.3.3 冷启动验证测试 4.3.4 低温工作测试 5. 参考

6、文献. 附录A寿命测试模拟程序 附录B寿命测试数据建模方法 附录C高功率Li-Ion电池寿命限制机理 附录D模拟工具的应用 附录 E测试度量要求 图图2.1-1. ASI 实例 图2.3-1. 寿命测试矩阵范例的结果 (估计（1 std dev）测试的实际寿命) 图4.2-1.在日历寿命测试条件下和寿命测试的正常分布的结果的比较 图4.3-1. 结合循环/日历和日历/循环测试条件预期ASI历史 表2.1-1. 最低寿命测试实验范例的测试条件 2.1-2. 从新的和旧的电池的短期测试得到的假设结果 2.1-3. 评价最低寿命测试实验范例的加速因素 2.2-1. 加速电池寿命测试的基本影响因素和建

7、议的因素水平 2.2-2. 推荐日历寿命矩阵设计 2.2-3. 循环寿命矩阵设计 (设计1) 2.2-4. 循环寿命矩阵设计 (设计2)2.3-1. 对最低寿命测试实验范例检测的期望寿命 2.3-2.对最低寿命测试实验范例的电池的初步分配 2.3-3. 最低寿命测试实验范例模拟结果 3.2-1. 寿命测试的参考性能测试间隔 4.2-1. 模拟实验结果：估计与实际比较 4.2-2. 范例矩阵日历寿命评价的数据和结果 4.2-3. 范例矩阵循环寿命加速因素评价的数据和结果 寿命测试条款的术语加速因子Acceleration Factor 测试的日历寿命和寿命的比。 比表面电阻Area-Specif

8、ic Impedance (ASI) 与装置电极面积相关的装置的阻抗，通过改变电池的电流，由电池的电压变化（V）除以电流变化（A）和电池的活性表面积定义， ohm-cm2。有效容量Available Capacity 在两个荷电态条件下，指定在SOCMAX和SOCMIN 之间装置的容量（Ah），在SOCMAX 处的HPPC脉冲制度性能检测后以1C恒流放电进行测试。 寿命开始Beginning of Life (BOL) 寿命测试开始点。在此点的电池性能和其最初的性能之间在本手册中有区别，因为在寿命开始前早期的一些测试中电池的性能可能会发生衰减。寿命测试的影响分析的根据是BOL性能的变化。C倍率

9、C-rate 对于参考放电（静态容量），用装置的倍率容量（Ah）的倍数表示的电流大小（放电或充电）。例如，在此参考条件下，对一容量为1Ah的装置来说，5A电流的倍率是5A/1Ah或5C hr-1。1C率C1/1 Rate 相应于一全充电装置在1h内达到完全放电的倍率。另外，此倍率相当于生产商1h恒流放电的倍率容量。例如，如果电池的1h倍率容量是1Ah，那么1C恒流放电电流是1A。1C率是对功率辅助应用的参考放电倍率；其他的应用可能有不同的参考倍率。 日历寿命Calendar Life (LCAL) 在参考温度30C开路条件（相当于车辆的关断/备用条件）下达到寿命结束所需要的时间。 放电深度De

10、pth of Discharge 是装置额定容量的一个百分数，它表示通过放电从满充电状态下放出的容量，通常以C1/1倍率的恒流放电做参考，使用的容量在测试开始时确定。寿命结束End of Life (EOL) 是一种测试过程中装置不再具有满足FreedomCAR目标能力的状态。它通常从根据RPT结果决定，并且它可能不与循环寿命测试的寿命能力完全吻合（特别是在高温条件下进行循环寿命测试时可能更不相吻合）。在寿命结束时所执行的测试制度的次数不等于FreedomCAR目标的循环寿命次数。测试结束End of Test (EOT) 是一种寿命测试停止的状态，不论这种测试停止是由于已经达到测试计划中规定

11、的判别标准还是由于测试不能继续进行而引起。混合脉冲功率特性Hybrid Pulse Power Characterization (HPPC) 是一种测试方法，它的结果被用于计算在FreedomCAR运行条件下的脉冲功率和能量。服务寿命Life in service 在车辆正常使用的条件下(30C 和指定循环条件)达到寿命终止所需要的时间。 测试寿命Life on test (LTEST) 对加速寿命测试在指定的测试条件下达到寿命终止所需要的时间。 最低脉冲功率特性Minimum Pulse Power Characterization (MPPC) HPPC测试的一个缩短时间的版本，周期性地

12、进行以确定整个时间范围内性能的衰减。 SOCMAX and SOCMIN 两个荷电状态的条件，被选择对给定的寿命测试计划作为参考条件。它们可以代表给定应用的完整的工作范围，尽管出于参考测试的目的，它们一般被在寿命测试矩阵中用的SOC值的范围限制。SOCMAX和 SOCMIN 可以用装置在稳态条件下的相应的开路电压来表示（见稳态SOC条件和稳态电压条件）。SOCMAX 可以选择低于或等于装置的最大允许电压值，SOCMIN 可以选择为低于SOCMAX 、大于或等于最低允许工作电压值，单位为%。 稳定SOC条件Stable SOC (state of charge) Condition 对于处于热平

13、衡的装置，当电流下降低于其原始值或限制值的1%时，在控制电压条件下认为SOC达到一稳定值，平均至少要5min。（例如，如果装置以1C放电然后控制在一个终止电压，当电流下降到0.01C或更低时，认为SOC是稳定的。） 稳定电压条件Stable Voltage Condition 对于处于热平衡的装置，当测试至少为30min时，如果开路电压的变化低于每小时1%的速度，认为OCV是稳定的。（注意，通过设置一OCV休息间隔（如1h），也可以达到稳定电压条件，休息间隔必须足够长以确保在感兴趣的SOC和温度条件下达到电压平衡。对于测试者来说这比变化速度的标准更要简单。但是，它会导致更长时间的测试和更长时间

14、的休息，如果在进行测试的温度下装置有较高的自放电，这将是不期望的。） 荷电状态State of Charge (SOC) 以实际容量百分数表示的电池的有效容量。一般以1C恒流放电为参考。对于本手册，也可以根据与容量相关的电压曲线测量寿命开始时的稳定电压来得到。如果倍率容量等于实际容量，SOC = (100 DOD)。健康度State-of-health (SOH) 在EOL之前允许性能衰降的百分数 (寿命开始时SOH = 100% ，结束时为0%)。 加速因子Stress factors 施加于电池的外部条件，可以加快电池性能的衰减速度。 缩 略 语AF 加速因子ASI 比表面阻抗ATD 先进

15、技术发展 (计划)BOL 寿命开始BSF 电池尺寸因子CLT 日历寿命测试DOD 放电深度EIS 电化学阻抗图谱EOL 寿命结束EOT 测试结束HEV 混合电动车HPPC 混合脉冲功率特性 (测试)MCS Monte Carlo 模拟MPPC 最低脉冲功率特性(测试)OCV 开路电压OEM 原始装备制造厂ROR robust 正交回归RPT 参考性能测试SOC 充电状态TLVT 技术寿命验证测试电池技术寿命验证测试手册1. 前言本手册用于指导电池开发者将他们针对自动车应用的先进电池商业化。本手册包括电池寿命测试矩阵的设计标准，明确的寿命测试程序，以及对测试数据和分析报告的要求。手册中提供了几个

16、附录来证明指定的程序。先前在FreedomCAR测试手册 (参见文献 8 11)中的电池寿命测试程序被目前的技术寿命验证测试手册（TLVT）替代。 前言介绍FreedomCAR电池寿命目标和寿命验证目的，以及寿命测试矩阵设计、参考性能测试和寿命测试数据分析的一般方法。然后总结了本手册的组织。 1.1 FreedomCAR 电池寿命目标对于两个具有代表性的功率辅助混合电动车应用的FreedomCAR电池寿命目标见参考文献8的表1。对于自动车应用，日历寿命是相同的15年的服务寿命。循环寿命目标依赖于辅助功率的等级60%倍率功率下240000次循环，加上80%倍率功率处45000次循环，加上95%倍

17、率功率处15000次循环。由功率制度组成的循环包括电动车的发动机关闭，启动，巡航以及反馈刹车等。 这三个工作条件的设置相当于90%的自动车顾客需求。相似的要求已经由FreedomCAR 42V应用（参考文献9）、燃料电池动力车（参考文献10）和超级电容器（参考文献11）说明。 1.2 电池技术寿命验证目的自动车应用的先进电池的商业化要求在两个截然不同的阶段验证电池的寿命能力。第一个阶段，在本手册中，论证电池技术是否已经具有转向产品的能力。主要的目的是验证电池能至少用15年，在90%的置信水平下保证150000Km的寿命。第二个主要目的是对电池产品的设计和应用的优化提供数据。对于寿命测试，这些目

18、的必须满足成本和时间最小化的要求。这就意味着提高影响因素水平的加速寿命测试。对于有希望的技术，希望由开发者和FreedomCAR共同来分担寿命验证成本。测试条款典型的针对电池单体。寿命验证的第二个阶段是产品设计验证的主要部分，由电池产品生产商和自动车生产商（OEM）共同来管理。目的是（1）论证整个电池系统是否满足90%顾客应用的寿命目标；（2）确定产品的维护策略和计划维修成本。此寿命验证阶段的详细要求受OEM/供应商协商支配，对于电动车开发在时间和预算限制下，一般要求从产品能力设备进行全电池系统测试。 电池技术寿命验证测试的先决条件如下：1. 候选技术的开发情况必须是：其主要材料和制作过程是稳

19、定的和完全可追溯的。 2. 生产的大部分单体电池必须代表“最优”的技术。 3. 寿命限制疲劳机理必须由物理诊断工具来鉴别和确定特性。 4. 电池寿命模型应当是有效的，由适当的特殊的短期测试结果来校准。 5. 应当完全并行评价比较电池设计、材料和制作工艺。 6. 详细的电池生产计划应当在进行中。 1.3电池寿命测试矩阵设计方法 电池技术寿命验证测试包括适合于达到高的、但相关的加速因子的水平范围。目标是用1到2年的加速寿命测试，验证电池至少15年的使用寿命（90%置信度）。因此，组合影响因素的最高水平，期望加速因子至少为7.5。出于相关性，提高的影响因素必须引入一疲劳失效模型，能真实反应正常的使用

20、情况。特殊影响因素和水平的选择必须根据对侯选技术的相关疲劳模型的完全理解。考虑的影响因素包括（a）温度；（b）荷电状态（SOC）；（c）放出能量的量；（d）放电和反馈脉冲功率水平。每一种影响因素的组合必须对应于一已知（估计）的加速因素。 寿命测试矩阵的设计应当基于实验设计原理的建立（例如，参考文献5）。这将使寿命测试计划的成本最小化，使寿命测试结果置信度最大化。尽管期望测试效率，寿命测试矩阵也必须反映已知的或怀疑的影响因素的交互作用。必须避免把评价的影响因素的交互作用搞混淆。 已经开发了一和寿命测试模拟工具，来优化核心寿命测试矩阵。这种工具用Monte Carlo方法来模拟，电池的模拟样本服从

21、寿命测试，模拟电池的真实响应被测量误差和电池与电池之间生产的可变性引入的指定的显著性水平恶化。模拟了许多实验，每一个都相应于在指定加速水平下对寿命测试的复制。每一个Monte Carlo模型可以产生模拟电池性能的衰减，可以对测试寿命进行估计。根据实验设置测试的估计寿命的变动发展为寿命测试提供了一个基本置信界限。目标是在90%置信水平下满足15年150000Km的寿命。精确的给出这些模拟可以反映实际电池性能和测试，实际寿命测试也应该进行，在90%概率下，15年的计划寿命。寿命测试模拟可以用来优化矩阵设计变量，作为在每一压力水平和参考性能测试（RPTs）下对许多电池进行测试，给出测试检测和生产显著

22、性水平。为了推动此优化过程，提供了一电子表格分析工具，给出核心寿命测试在每一种测试条件下所需要的初步的、概算的电池数量。 模拟工具的另一个重要应用是验证检测和生产显著性水平不大于在原始核心测试矩阵优化的假设的数据的统计分析。如果测试和生产的显著性水平大于假设，那么测试矩阵需要进行修改，例如，在某些标准压力条件下，提高检测电池的数量。在追加寿命测试中，一些电池可能在搁置寿命（非工作）和循环寿命（脉冲模式工作）联合测试，来确定寿命的独立路径。这将采用最高水平的影响条件，应用日历/循环和循环/日历时间块的补充序列。其他补充的寿命测试将论证在对电池寿命无影响下指定反馈脉冲电流中对周期性的冷启动和低温工

23、作的技术能力。 1.4 参考性能测试方法寿命测试期间固定时间间隔，每一种电池将经受参考性能测试（RPT）来检测其在指定因素水平下的累计衰减。与先前的寿命测试方案相反，由于由RPT引入不相关的因素，指定的RPT方法使花费的测试时间最小化，并且可能减少寿命。更广泛的RPTs可能进行寿命测试（超出核心寿命测试矩阵）来评定性能参数如倍率容量和冷启动功率的衰减。最小的PRT最初将测试在参考温度(30C)和指定最小工作SOC下的功率。在最大工作SOC的功率，以及从最大SOC到最小SOC的容量，也将测试。RPT功率测试将被调节来说明不同于参考温度的检测。 1.5 寿命测试数据分析方法开发了一种从RPT数据评

24、价电池寿命的经验方法。假设一个一般的ASI时间模型（见附录A），它用一个已经证明的数据分析方法（参考文献4）使寿命计划的测量误差的影响最小化。 假设功率衰退机理是电池衰减的主要模型。电池寿命的可靠计划要求在每一个寿命测试矩阵影响因素水平下估计功率衰退速率。这些衰退速率的评价可以外推到正常电动车应用中期望的较低的影响水平。 包括在附加寿命测试矩阵范围中的影响因素对电池寿命的影响通过用标准统计的方法与核心寿命测试矩阵的结果的那些因素进行比较来评价。 1.6 手册的组织l本手册由三个主要部分、附加的参考和附录组成。第二部分包含寿命测试实验的设计和验证要求，包括（a）电池失效模型特征；（b）影响因素和

25、影响水平的选择；（c）核心寿命测试矩阵的设计和验证；（d）附加寿命测试矩阵的设计。第三部分包含特殊的寿命测试方法，针对（a）所有电池的初始特性，加上选择电池的追加特性；（b）在核心寿命测试矩阵中的搁置（非工作）测试和循环测试；（c）在附加寿命测试矩阵中的电池的特殊测试。第四部分包含对测试数据分析和报告的要求，包括（a） 电池的初始特性测试；（b）核心寿命测试矩阵的结果，包括在正常服务中电池寿命的估计；（c）追加寿命测试矩阵的结果，包括所有附加影响因素的鉴定，包括在核心矩阵中，主要影响电池寿命。第5部分列出了本手册四部分的所有参考文献。 五个附录来对本手册的主体进行补充。附录A证明了提供给本手册

26、的寿命测试模拟计划的方法。附录B证明了建立寿命测试数据模型的正交回归方法的应用并描绘了它应用到ATD第二代电池的情况。附录C总结了从先进技术发展（ATD）计划的诊断结果，包括在第二代电池测试中观察到的衰退模型。附录D提供了对电池MCS计划的使用说明。附录E证明了对电学测试数据和温度的测量要求，以及对数据报告的时间间隔要求。 2. 寿命测试实验设计要求 本部分介绍了计划和设计电池寿命测试实验的一般要求。整个实验设计过程从确定候选技术的特性开始： 其性能衰减机理，主要寿命限制因素，最大允许的因素水平以避免不相关的衰减机理，以及性能衰减的时间依赖性。给出了这些要求，可以选择测试条件的初始矩阵来评价。

27、一个加速因子期望的服务寿命和期望的测试寿命的比例来对每一个测试条件进行评估，根据对技术的校正寿命模型。如果建立了这样的模型，那么一系列短期测试（36月）必须进行直接来评价加速因子。一旦候选技术特性确定，寿命测试实验的最终设计将决定。寿命测试设备，寿命测试总的持续时间，以及性能测试的频率首先要指定。然后主要确定计划测试的电池的总数。它依赖于（a）对计划服务寿命的测试结果的期望的置信度；（b）期望的电池和电池之间的性能变化；（c）测试设备的性能测试能力。实验设计目标是分派复制电池到每一个测试条件，以使对于指定的置信水平使总的电池数量最小化。 本手册提供了一个寿命测试模拟工具，一个电子表格(“Bat

28、tery MCS.xls”)，来支持实验设计过程。从得到的测试数据用于对最终服务计划寿命最大化的置信度进行模拟，在对测试计划范围的实际约束内。此模拟是基于Monte Carlo方法结合附录B中描述的经验数据分析方法。第二个电子表格工具提供对实验电池进行初步分配 (“Cell Allocator.xls”)。然后反复应用完全的模拟来验证最终的分配。之后，在测试开始，对实际测试电池用初始特性数据模拟被用于重新验证实验设计。 完整的寿命测试实验包括一追加的寿命测试矩阵来验证特殊的工作条件，如周期性的冷启动和低温工作不能影响电池寿命。通过比较测试条件的核心矩阵和追加的测试条件的结果进行验证。 基于一般

29、过程的寿命测试实验的要求，在下面提供。一个设计样例用来描述此过程，对核心矩阵假设需要八个条件的最小化。2.1部分表示了详细的寿命验证测试计划前对候选技术特性的需求。 2.2部分对选择测试条件的核心矩阵提供了指导。2.3部分描述了如何用Monte Carlo 模拟工具来初步电池分配方案及用初始的电池性能数据验证整个实验设计。2.4部分详细说明了追加寿命测试矩阵的要求。 2.1 技术特性要求对候选长寿命电池技术的第一个要求是鉴别限制电池寿命的性能衰退的物理机理（如功率衰退）。经验表明，全面的电化学分析和诊断是达到此目的的最好方法。已经开发了几种潜在地应用的诊断技术，应用于Li-ion电池模型，作为

30、能源部先进技术发展计划的一部分。此技术在一手册中证明（参考文献3），在本手册附录C中，对结果进行了总结（参考文献1）。 一旦鉴定下来，物理机理应当统一到现象学模型中，可以定量地研究候选因素影响性能衰降的速度。这可以确定主要寿命限制因素。 提高一个因素水平，在对那些相关的标准应用下的物理机理可能发生变化。有必要确定应用于寿命测试的影响因素的限制值，以便达到较高速率的衰降。如果不能，给定因素的影响可能在较高值的寿命测试加速因素下评价过高。这可能导致计划服务寿命的过高评价。理想地， 技术开发者将完成技术特性的阶段和用备选电池寿命模型来设计一个可接受的服务寿命，按照FreedomCAR目标。计划寿命验

31、证的下一步是修订在此提供的Monte Carlo模拟，在模拟的默认模型位置中合并特定的技术的寿命模型。如附录B指出的，默认模型完全是经验模型，尽管在其应用范围内是可变的，限制来评价简单的经验参数。对模拟工具的修正在附录D中说明。 在缺乏校准电池寿命模型时，有必要在合适的水平处用影响因素矩阵来进行短期的测试（36个月），评价寿命测试加速因素可以达到的水平。评价加速因素的方法在下面的例子中进行描述，针对最小的八个测试条件的核心矩阵。范例的测试条件总结在表2.1-1，假设这些提议为实际寿命测试实验。性能的测试为电池比表面阻抗（ASI），确定电池功率能力的主要参数。在这些短期测试中的响应变量将是ASI

32、中变化的评价速率。 假定用一组新的电池来测试所有的八个条件，给以足够的持续时间，来产生表2.1-2所示的ASI提高平均速度。表中也表明了在选择的测试条件下针对陈旧电池的范例ASI的变化速度，在此目标电池在寿命结束（EOL）处对应于ASI允许提高约80%。测试陈旧电池的目的是评价ASI时间的曲线的图形，如下讨论。 下面简单的模型假设用于此范例： 为 ASI变化速度，从ASI的测试值来评价，日历寿命和循环寿命的加速因子FCAL 和FCYC 假设为以下形式：注意当T=TREF 时 FCAL= 1 ，当P/PRATED=0时FCYC = 1。从表2.1-2测量的值暗示着下面的模型参数值，给定参考条件：

33、 TREF = 30C，P/PRATED = 0，ASIBOL = 30，ASIEOL = 40：对八个测试条件的加速因子的结果见表2.1-3： 参数 为在EOL处的ASI 的变化速度与BOL处ASI的变化速度的比。此比例确定ASI时间曲线的斜率，如图2.1-1所示： 从图可以看出，对 ， ASI增加速度随时间而升高。本质上，这隐含着电池化学有一个固有的不定的正回馈影响。 对， ASI线性升高，表明一个简单的动力学限制衰减机理。对 ，随着时间 ASI 增加速度下降。这隐含着一个固有的稳定的自限制类型的衰减机理。一个成功的电池化学将显示三个可能特性的最后一个是相当可能的。 电池研究的目的总是找出

34、一个稳定的、高性能的化学性能。 最终，短期实验测试的电池应用合适的诊断技术来验证所有的电池展示的期望的物理衰减机理。如果用较高加速因子的电池表现不正常的机理，说明明显超过了应用的加速因子限制水平。相应的测试条件应当被修改或从寿命测试实验中删除。 2.2核心寿命测试矩阵设计要求 在前面部分描述的最低寿命测试实验范例一般没有期望足够地覆盖所有可能重要的加速影响因素 2.1部分描述的试测方法不作为替代开发者的详细的技术特性。在此主要针对应用描述在核心寿命测试矩阵中如何确定预先的寿命模型和加速因素。其他的因素如工作SOC、放电总能量，以及反馈的脉冲功率放电脉冲功率等，对于特殊的技术，这些也有必要包括进

35、去。更具扩展性的加速因素和水平的矩阵见表2.2-1。选择这些因素和水平的基本原理在下面进行概述。 在大部分化学电源中，温度是一个主要加压因素。期望性能衰降速度对温度的依赖性是Arrhenius 型的。只要需要用三个温度来评价衰降速度随绝对温度变化的曲线。 如果寿命验证测试前对于此因素的适当限制是不确定的，应该加上第四个温度。充电状态一般影响电池性能，对寿命可能有更大的影响，尤其是在较高值时。电池系统对冷启动的要求可能会规定相当高的最低工作SOC，以减小电池尺寸因子。所要求的电池能量水平可能也要求一个较高的工作SOC。建议两个这样的工作SOC水平来覆盖电动车应用要求的可能范围。放电速度以整个电池

36、工作寿命150000Km行驶的平均速度来表示。提及的两个速度分别相当于电池在25和20mph行驶6000和7500小时。因此，在电池15年的服务寿命期间，14年是花费在开路条件下的搁置模式上的 。这着重强调了在核心矩阵内必须包括日历寿命测试。 电池循环正常下是绝对动态的，频繁发生高功率放电和反馈脉冲。已经设计了电池系统来满足寿命结束的功率水平。FreedomCAR 循环寿命目标分派了总循环的百分数到三个水平的额定功率：在60%的额定功率下300000次循环的80%（240000），80%额定功率下的15%（45000），95%额定功率下的5%（15000）。脉冲功率水平对电池性能衰减速度的影响

37、可能在放电脉冲和反馈脉冲之间有差异。因此，应当考虑对两种类型的脉冲的功率水平为独立变量。 核心寿命测试矩阵由两部分组成：日历寿命矩阵和循环寿命矩阵。推荐的日历寿命矩阵是一 个3 x 2水平 /因素表 ，包含温度和最大工作SOC。 表2.2-3和2.2-4给出了两种可能的循环寿命矩阵设计。每一种是一个在5个加速因素中的部分因素设计。 第一(表 2.23) 是一个三因素设计，包括12种实验条件（参考文献14，P200）。如果主要因素和加速因素之间的相互作用接近意图，那么我们可以从设计中分离出主要的影响因素。但是，两个因素的交互作用将分不清主要影响。这可能不是一个严重的障碍，认为实验的重要目标是用不

38、同的实验条件验证计划的服务寿命，没必要用加速因素模拟寿命。认为在整个实验设计中日历寿命测试是相当重要的。 第二个循环寿命测试矩阵（表2.2-4）是一个四因素设计，包括24个实验条件。它是四个因素（SOC，输出量，放电脉冲，充电脉冲）通过在3个温度水平下以4的阶乘建立起来的。温度影响和其他任何因素是分清的。其他因素的主要影响和任何一个或两个因素的交互作用是分清的。第二个循环寿命测试矩阵（设计2）比设计1提供了更广泛的循环加速因素空间。此外，设计2 将提供更多信息来增加开发者的知识基础，这在加速因素的幅度中是不足的。尽管设计2有2倍的测试数量，但它不需要在每一个测试条件下有许多单体电池。因此，在核

39、心矩阵中电池的总数量对于此设计没有增加。 2.3 核心寿命测试矩阵设计和验证 核心寿命测试矩阵的设计和验证在三个阶段中被引导。在第一阶段，通过选择矩阵的加速因素、加速水平和测试条件的数量，开发一个初步的实验设计。表达每一个测试条件的加速因素（AF）用来得到测试期望寿命的值，由于电池之间的生产差异和ASI的测量误差，根据期望的不确信度，依次来得到测试中寿命的期望不确信度。选择的目标水平是计划服务寿命达到90%的置信度。在核心矩阵中所要求的电池的总数目来证明在90%置信度下目标计划服务寿命的估计值。此估计与每一个测试条件的电池的初步分配结合（用“Cell Allocator.xls”进行），以使针

40、对电池总数量的置信度最大化。此阶段在2.3.1部分进行全面的描述。 在第二阶段中，用Battery Monte Carlo Simulation工具(“Battery MCS.xls”)来校准和验证第一阶段的初步设计。这通过模拟寿命测试在电池性能和ASI测量中自由变化下通过模拟ASI测量来进行。对这些模拟数据进行分析。对每一种测试条件模拟大约被重复100次，来得到对测试中估计寿命中不确定的估计值。模拟结果用来表示选择的目标置信水平在选择的矩阵设计下可以达到。如果结果不是所期望的，主要是因为在估计寿命中模拟产生的不确定性不满足最初的估计电池数量和电池分配将进行重新调整直至得到可接受的结果。本阶段

41、更全面的描述见2.3.2部分。第三个也是最后一个阶段是用从实际测试电池的初始特性得到的测试数据来重新验证矩阵设计。主要目的是验证测试电池和测试工具已经达到了在原始矩阵设计过程中假定的重复性和精度的期望水平。在两个SOC处的ASI特性数据的简单分析可以分离从ASI测试误差得到的电池之间的差异的影响。同样，从电池生产操作中得到的过程数据可以用来估计电池的性能差异。如果从初始测试数据得到的误差估计与在原始设计中假定的有很大差别，可能需要改变设计以达到一最低服务寿命计划的可接受的置信水平。本阶段更全面的描述见2.3.3部分。 2.3.1 初期设计阶段如下所讨论，核心寿命测试矩阵的初期设计开始在测试寿命

42、的期望值，来自于寿命测试估计值和相关的不确定性的研究。 2.3.1.1 测试的期望寿命成熟技术的寿命验证测试将根据一个校准的现象模型，可以预测是否能达到FreedomCAR寿命目标。这样的一个模型将用来得到针对测试条件的核心矩阵的期望AF值和相应的测试的期望寿命。 LTEST = LCAL / AF AF = (FCAL ) (FCYC)，相关于服务寿命的日历寿命表示为：LSERV =LCAL / FCYC,NOM。对于附录A中默认的经验模型，对ASI变化速率积分，针对允许的功率衰退 (PF) FCAL = FCYC = 1解出结果，得到日历寿命： 假定现象模型有很好的精度，在任何电池之间的差

43、异和ASI测量误差存在的情况下，对测试的期望寿命将是寿命测试的实际结果。对于附录A默认的经验模型，数据分析将产生下面三个模型参数的“true”值。 ASIO = ASIBOL = 对于本例子。 ( tRPT 为RPT 间隔时间，对于本例子为 4/52年。)相应的 ASI 值为：K = t /tRPT为测试时间间隔指数，从 K = 0 到K = KEOT = tEOT / tRPT。对于2.1部分中的设计范例进行简化，在正常应用的标准条件下循环寿命加速因素的值为： 1.014 对于2.1部分的 KP 和 的数值。并且，电池工作相等的年数在整个15年的寿命期内已经被假定。并且在此方程中，隐含着日历

44、寿命和循环寿命的影响是独立的。此假设包括在追加的寿命测试推荐表中。这意味着日历寿命大约为15.22年。 因此，从表2.1-3中，对于每一测试条件下AF的值给出了测试的期望寿命和“true”模型参数，如表2.3-1所示。 2.3.1.2 测试的估计寿命在模拟中，与真实的那样，测试电池的真实性能被相关的电池之间的差异和ASI测量误差等“噪音”所破坏。因此数据分析模型仅提供三个主要的相称的参数的估计。 从这些参数估计中，测试数据分析产生了测试的寿命估计： 由于0，1和 ASI0固有的估计误差， LTEST 和LTEST 之间存在差异，带来测试估计寿命的不确定性。模型参数的不确定性可以追溯到ASI测量

45、值的不确定性。不同ASI的误差组分的假定水平被限定输入进模拟中，这将随即分布的误差加入到理想的“true”ASI值中去。对于测试分析的估计寿命，经由误差传递的方法近似标准偏差是可能的，用模型参数( O, 1, 及ASIO) 的真实值以及ASI值中（见参考文献 20, pp. 136137）指定的不确定水平。认识到这样的不确定性的估计与有模拟的多重实验产生的估计的差异是很重要的。这是由于近似的原因。由误差传递方法得到的测试寿命的标准偏差可以用一个Excel电子表格程序“Cell Allocator.xls.” (见附录 A) 来计算。确定的ASI误差组成 (SMEASUREMENT, SOHMI

46、C, 及 SAREA)和真实参数 ( O, 1, 和ASIO)被用于计算中。首先假定在每一种测试条件下仅测试一只电池。然后用这些单个电池的估计来估计计划日历寿命的标准偏差(SCAL)。用简单的线性回归方法（对每一个测试条件相同的分量）得到日历寿命估计 ( LCAL ) ，对测试估计寿命( LTEST ) AFs的倒数曲线，强制采用0截距。由于日历寿命相应于AF=1，日历寿命的估计正好是线性吻合的斜率。外推到AF=1的标准偏差是测试估计寿命 (Si)LTEST)中的非均匀性的标准偏差的函数。这依次依赖于在每一测试条件下的电池的数量。 (Si)LTEST = 在 ith 测试条件下测试寿命的估计标

47、准偏差 (Si,1)LTEST = 在 ith 测试条件下测试寿命的估计单个电池标准偏差e ni = 分配给 ith 测试条件的电池数量对于估计日历寿命的标准偏差为： 如果有利的线性回归被用于(分量与 成反比) 模型中的，那么 的标准偏差为： 假如对此设计范例（预期的服务寿命为15年），在90%的置信度下，我们期望服务寿命至少13.5年（比期望值低10%）。 在90%的概率下，相应的日历寿命必须超过13.95年。15.22年的日历寿命允许在日历寿命中的标准偏差为SCAL = (15.22 13.85)/1.415 = 0.97 年，1.415为在(81) 自由度下t分布的90%的点。用“Cell Allocator.