Zismpwin使用教程,zview可以画图,ZSIMPWIN可以模拟比较好的阻抗电路模型,先用ZSIMPWIN模拟出模型之后,再用zview画图
2023-06-09 18:22:12 1.15MB 电化学 阻抗分析 Zismpw
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电路功能与优势  图 1 所示的电路是电化学阻抗 谱(EIS)测量 系统,用于表征锂离子(Li-Ion)和其他类型的电池 。EIS 是一种用于检测电化学系统内部发生的过程的安全扰动技术。该系统测量电池在一定频率范围内的阻抗 。这些数据可以确定电池的运行状态(SOH)和充电状态(SOC)。该系统采用超低功耗模拟前端(AFE ),旨在激励和测量电池的电流 、电压或阻抗响应。  老化会导致电池性能下降和电池化学成分发生不可逆变化。阻抗随容量的下降而呈线性增加。使用 EIS 监视电池阻抗的增加可以确定 SOH 以及电池是否需要更换,从而减少系统停机时间和维护成本。  电池需要激励电流,而不是电压,而且
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评估和设计支持  电路评估板  电池测量板(EVAL-AD5941BATZ)  Arduino尺寸超低功耗Arm? Cortex-M3开发平台(EVAL-ADICUP3029)  设计和集成文件  原理图、布局文件、物料清单、软件  电路功能与优势  图1所示的电路是电化学阻抗谱(EIS)测量系统,用于表征锂离子(Li-Ion)和其他类型的电池。EIS是一种用于检测电化学系统内部发生的过程的安全扰动技术。该系统测量电池在一定频率范围内的阻抗。这些数据可以确定电池的运行状态(SOH)和充电状态(SOC)。该系统采用超低功耗模拟前端(AFE),旨在激励和测量电池的电流、电压或阻抗响应。  老化会导
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电化学阻抗分析软件EIS Spectrum Analyser 1.0 版本
2022-05-19 19:03:41 442KB 源码软件
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PyEIS 从电子电路的字符串表示中生成符号和lambda函数,以计算EIS数据。 该模块旨在通过抽象计算阻抗(Z(w)或Y(w))的解析(复杂)表达式并将其转化为lambda函数的过程,来简化EIS数据的计算或实验数据的拟合。 。 该模块还包含用于基于最小二乘法拟合实验数据的完整操作程序。 Sympy允许生成符号表达式并将其转换为lambda函数。 拟合过程广泛使用Numpy + Scipy。 使用matplotlib生成图,并将结果的控制台输出与PrettyTables放在一起。 文档已完成80%,并且代码仍在积极开发中。 但是,在避免向后不兼容方面要格外小心。 该模块是使用过程编程风格实现的。 如何安装 下载zip或tarball文件,然后在本地将其解压缩。 使用setup.py文件安装软件包。 它适用于Python 2和3。 python setup . py insta
2022-03-02 10:07:07 204KB Python
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matlab阻抗控制代码可控电化学阻抗谱(cEIS)装置 由E.Sadeghi,MH Zand,M.Hamzeh,M.Saif和SMM Alavi Shahid Beheshti大学电气工程系,伊朗德黑兰 温莎大学电气工程系,加拿大安大略省温莎 该存储库为您提供了上述手稿的测试#1和测试#2的Matlab代码。 在每次测试开始时都会加载电流和电压数据。 我会请您参考有关测试和数据信息的手稿。 Matlab代码通过使用FFT和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)。 在测试2中,估算了一阶和二阶Randles ECM,并比较了其准确性。 一阶Randles ECM如下所示: R1 |-----/\/\/\/------| Rinf | | -------/\/\/\-----| |---- | 1/(C1s) | |-------||---------| v m1*s + m0 Z = --- = -------------- i s + n0 其中Rinf = m1,R1 = m0 / n0-m1,C1 = 1 /(n0 * R1)。
2021-12-03 11:30:21 10.85MB 系统开源
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行业-电子政务-基于智能手机的电化学阻抗检测系统及其对挥发性有机物的检测研究.zip
2021-09-11 13:02:38 24.83MB 行业-电子政务-基于智能手机的电
可对电化学阻抗谱进行分析、电路模拟等!这个压缩包打开后有一个安装说明TXT,其实安装很简单,安装软件就在disk1文件夹中,直接点击SETUP.EXE安装即可,其它文件夹不可删除,是一些系统数据!
2021-06-09 09:57:10 13.69MB 电化学阻抗
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bayes_drt bayes_drt是一个Python软件包,用于反转电化学阻抗谱(EIS)数据以获得弛豫时间(DRT)的分布和/或扩散时间(DDT)的分布。 bayes_drt实现了分层的贝叶斯模型,以提供经过精确校准的DRT或DDT估计,而无需进行临时调整。 该软件包提供了两种方法来求解模型: 汉密尔顿蒙特卡洛(HMC)采样以估计后验分布,同时提供分布的点估计和可信区间 L-BFGS优化可最大化后验概率,从而提供分布的最大后验(MAP)点估计 使用这些方法,还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。 该软件包还提供了普通的和超参数的岭回归方法,这可能对比较或获得分布的初始估计很有用。 超参数岭回归方法是Ciucci和Chen( )开发并由Effat和Ciucci( )扩展的方法的实现。 )。
2021-04-06 17:31:18 2GB JupyterNotebook
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万通电化学工作站分析软件
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