Advertisement

电化学阻抗谱(EIS)测量系统的开发设计

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目致力于研发先进的电化学阻抗谱(EIS)测量系统,旨在通过优化硬件和软件设计,实现高精度、多功能的电化学特性分析。该系统将广泛应用于电池、腐蚀研究及材料科学等领域。 电路功能与优势 图1展示的是一种电化学阻抗谱(EIS)测量系统,用于表征锂离子电池及其他类型电池的性能。EIS技术能够通过安全扰动来检测电化学系统的内部过程。该系统能够在特定频率范围内对电池进行阻抗测量,从而确定其运行状态(SOH)和充电状态(SOC)。 此系统采用了超低功耗模拟前端(AFE),用以激励并测量电池的电流、电压或阻抗响应情况。随着电池老化,性能会逐渐下降,并且会发生不可逆的化学变化。此时,电池内部的阻抗随容量减少而增加。通过监测EIS中所呈现出来的这种阻抗增长趋势,可以评估SOH以及判断是否需要更换电池,从而降低系统的停机时间和维护成本。 值得注意的是,在执行测量时需向电池提供激励电流而非电压。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • (EIS)
    优质
    本项目致力于研发先进的电化学阻抗谱(EIS)测量系统,旨在通过优化硬件和软件设计,实现高精度、多功能的电化学特性分析。该系统将广泛应用于电池、腐蚀研究及材料科学等领域。 电路功能与优势 图1展示的是一种电化学阻抗谱(EIS)测量系统,用于表征锂离子电池及其他类型电池的性能。EIS技术能够通过安全扰动来检测电化学系统的内部过程。该系统能够在特定频率范围内对电池进行阻抗测量,从而确定其运行状态(SOH)和充电状态(SOC)。 此系统采用了超低功耗模拟前端(AFE),用以激励并测量电池的电流、电压或阻抗响应情况。随着电池老化,性能会逐渐下降,并且会发生不可逆的化学变化。此时,电池内部的阻抗随容量减少而增加。通过监测EIS中所呈现出来的这种阻抗增长趋势,可以评估SOH以及判断是否需要更换电池,从而降低系统的停机时间和维护成本。 值得注意的是,在执行测量时需向电池提供激励电流而非电压。
  • ADI路笔记——(EIS)
    优质
    《ADI电路笔记》系列专注于模拟集成电路设计与应用知识分享。本篇聚焦于电池分析技术中的核心概念——电化学阻抗谱(EIS),深入探讨其原理、测量方法及其在评估电池健康状态和性能优化方面的关键作用,为工程师提供实用的指导和技术洞察。 评估与设计支持包括电路评估板(如电池测量板EVAL-AD5941BATZ)及Arduino尺寸超低功耗Arm Cortex-M3开发平台(EVAL-ADICUP3029)的设计集成文件,提供原理图、布局文件、物料清单和软件等资源。该系统基于电化学阻抗谱(EIS)技术设计而成,用于表征锂离子电池及其他类型电池的特性。通过测量这些电池在特定频率范围内的阻抗值,可以确定其运行状态(SOH)及充电状态(SOC),并采用超低功耗模拟前端(AFE)来激励和检测电池电流、电压或阻抗响应。 老化会导致系统性能下降等问题,因此对电化学系统的定期监测尤为重要。
  • 分析软件EIS Spectrum Analyser 1.0版本
    优质
    EIS Spectrum Analyser是一款专为电化学阻抗谱(EIS)设计的分析软件,其1.0版本提供全面的数据处理和模拟功能,帮助科研人员深入解析材料与电解质界面的动力学过程。 电化学阻抗分析软件EIS Spectrum Analyser 1.0版本提供了一系列功能强大的工具,用于进行详细的电化学阻抗谱研究。此版本优化了用户界面,并增强了数据分析能力,使研究人员能够更深入地理解各种材料的电化学特性。此外,该软件支持多种实验配置和数据处理方法,适用于广泛的科研领域应用。
  • Bayes-DRT:用于(EIS)数据反演分层贝叶斯法
    优质
    本研究提出了一种基于分层贝叶斯框架的方法——Bayes-DRT,专门针对电化学阻抗谱(EIS)数据分析中的分布复数响应时间(DRT)反演问题。此方法利用先进的统计建模技术来提高从复杂EIS数据中提取准确物理信息的能力,为材料科学和电池研究提供了强有力的工具。 bayes_drt 是一个 Python 软件包,用于处理电化学阻抗谱(EIS)数据以获得弛豫时间分布 (DRT) 和/或扩散时间分布 (DDT)。该软件包实现了分层的贝叶斯模型,提供精确校准后的 DRT 或 DDT 估计值而无需临时调整。 bayes_drt 提供两种方法来求解模型: 1. 汉密尔顿蒙特卡洛(HMC)采样:用于估计后验分布,并提供了点估计和可信区间。 2. L-BFGS 优化:通过最大化后验概率,提供最大后验 (MAP) 点估计。 使用这些方法可以执行多分布反演,例如同时安装 DRT 和 DDT。这是一项实验性功能,需要进行一些手动调整。有关示例,请参见教程。 此外,该软件包还提供了普通和超参数的岭回归方法,可能有助于比较或获取初始分布估计值。其中,超参数岭回归方法是 Ciucci 和 Chen 开发并由 Effat 和 Ciucci 扩展的方法的一种实现。
  • MATLAB中控制代码-Ceis:可控(cEIS)
    优质
    Ceis是一款基于MATLAB开发的工具箱,专门用于实现可控电化学阻抗谱(cEIS)系统的模拟与分析。该工具能够帮助科研人员及工程师便捷地设计和测试复杂的电化学实验。 MATLAB阻抗控制代码用于可控电化学阻抗谱(cEIS)装置。该装置由伊朗德黑兰沙希德·贝赫塞蒂大学电气工程系的E.Sadeghi、MHZand、M.Hamzeh和M.Saif,以及加拿大安大略省温莎市的温莎大学电气工程系的SMMAlavi共同开发。本存储库提供了上述手稿中测试1和测试2的MATLAB代码。每次测试开始时都会加载电流和电压数据,请参考相关手稿获取更多关于测试与数据的信息。 该MATLAB代码通过使用快速傅里叶变换(FFT)及系统识别方法来计算阻抗谱。在测试1中,估算了一阶Randles等效电路模型(ECM)。而在测试2中,则估算了包含一阶和二阶的Randles ECM,并对其准确性进行了比较。 一阶Randles ECM可以表示为: \[ Z = \frac{V_{m1} * s + m_0}{I_s + n_0} \] 其中,\( R_\infty = m_1, R_1 = \frac{m_0 - m_1}{n_0}, C_1 = \frac{1}{(n_0 * R_1)} \)。
  • 基于AD5933高精度生物
    优质
    本项目致力于开发一种采用AD5933芯片构建的高精度生物阻抗测量系统。此系统具备卓越的准确性和稳定性,适用于人体生理参数监测与健康评估研究。 基于AD5933的高精度生物阻抗测量方案设计能够用于检测病变组织,对医学研究和发展具有重要意义。此外,该方案还有助于进一步熟悉AN5933的应用。
  • MATLAB——利用MATLAB频率响应
    优质
    本教程介绍如何使用MATLAB精确测量和分析电子元件的阻抗随频率变化的特性,适合工程技术人员学习。 在使用Matlab进行开发时,可以利用NI USB-6211设备来测量双端电路的阻抗频率响应。
  • 2023路仿真
    优质
    本项目为2023年电子设计竞赛作品,专注于开发阻抗测量电路的仿真模型,通过精确模拟和分析,优化电路性能,提升测量准确性。 可以测量电阻、电容和电感的值,精度较高。