Applied Dynamics &

Intelligent Prognosis Laboratory

Degradation experiment

Overview

리튬이온 배터리의 전기화학적·열적·기계적 복합 열화 거동을 정확히 이해하기 위해, 충방전 사이클링, EIS, 자체 설계 지그를 기반으로 팽창/힘 측정을 동시에 수행하는 통합 실험 플랫폼을 구축함. 가속 열화 실험과 실차 운행의 불규칙성을 반영한 확률적 운전 실험을 모두 포괄하여 실사용 환경에 근접한 고품질 열화 데이터셋을 확보함. 이를 통해 SOH 추정 및 수명 예측 모델의 학습 기반을 마련함.

An integrated experimental platform is established to simultaneously perform charge–discharge cycling, electrochemical impedance spectroscopy (EIS), and swelling displacement/force measurements using custom-designed jigs under controlled temperature environments. Both accelerated degradation and stochastic operating experiments reflecting real-world EV driving irregularity are conducted to acquire high-quality degradation datasets. These datasets serve as the foundation for SOH estimation and lifetime prediction model development.

Key Contribution

다중 측정 통합 플랫폼: 충방전 사이클링 + EIS + 팽창/힘 측정을 동시 수행하는 시스템 구현
맞춤형 측정 지그 설계: 변위 센서 기반 팽창 측정 지그와 힘 측정 지그를 자체 개발하여 파우치 셀의 기계적 열화 정량화
가속 열화 및 확률적 운전 실험: 실차 운행의 불규칙성을 반영한 추계학적 운전 실험과 가속 열화 조건을 모두 포괄
SOH 진단 연계: EIS + 충방전 데이터를 종합하여 건강상태(SOH) 추정 기반 확보

Integrated multi-measurement platform: Simultaneous charge–discharge cycling, EIS measurement, and swelling/force monitoring within a single experimental system
Custom measurement jig design: In-house development of displacement sensor-based swelling measurement jigs and force measurement jigs for quantifying mechanical degradation of pouch cells
Accelerated and stochastic operating experiments: Comprehensive coverage of both accelerated degradation conditions and stochastic operating experiments reflecting the irregularity of real-world vehicle operation
SOH diagnostics integration: Combined analysis of EIS and charge–discharge data to establish the foundation for state-of-health (SOH) estimation

Impact

SOH/RUL 예측 모델 학습에 활용 가능한 고품질 열화 데이터셋 생성
팽창-임피던스-용량의 상관관계 규명으로 비파괴 열화 진단 기술 발전에 기여
전기차/ESS의 실사용 조건 기반 배터리 수명 관리 전략 수립의 실험적 근거 제공

Generation of high-quality degradation datasets applicable for SOH/RUL prediction model training
Contribution to non-destructive degradation diagnostics through elucidation of swelling–impedance–capacity correlations
Provision of experimental evidence for battery life management strategies under real-world operating conditions in EVs and ESS

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