In this research, the focus was on the development of a Battery Cycler system with the primary objective of accurately predicting both the State of Charge (SoC) and State of Health (SoH) for batteries. Machine learning techniques, specifically MLP Regression, K-Nearest Neighbor, and Decision Tree Regression, were harnessed for a comprehensive analysis. The data collection and processing phase spanned 44 days. The findings underscore the potential of employing relatively uncomplicated machine learning models for the prediction of SoC and SoH. Particularly noteworthy was the strong performance of K-Nearest Neighbor, especially after deliberate optimization efforts were applied. Despite the simplicity of these techniques, the results suggest significant promise for battery management and health assessment. Nevertheless, challenges linked to temperature fluctuations and current noise were identified as factors impacting predictive performance. Mitigating these challenges is imperative to enhance the robustness and precision of predictive models in future iterations. The implications of this work extend to broader applications in battery management systems, offering insights into potential avenues for optimizing battery usage, extending longevity, and enhancing overall performance. Leveraging machine learning methodologies in a straightforward manner, this research is anticipated to contribute to advancements in battery health monitoring and management, setting the stage for more intricate models in subsequent studies. / I denna forskning har vi tagit oss an utvecklingen av ett battericykelsystem med målet att noggrant förutsäga både laddningstillstånd (SoC) och hälsotillstånd (SoH) för batterier. Genom att utnyttja maskininlärningstekniker utförde vi en omfattande analys med hjälp av MLP-regression, K-Nearest Neighbor och Decision Tree regression. Över en tidsperiod av 44 dagar samlades batteridata in och bearbetades noggrant. Resultatet understryker möjligheten att använda relativt okomplicerade maskininlärningsmodeller för att förutsäga både laddningstillstånd och hälsotillstånd. Särskilt K-Nearest Neighbor framstår som en lovande kandidat med tanke på förutsägbarhetsnoggrannheten den visat, särskilt efter medvetna ansträngningar för optimering. Trots teknikernas enkelhet antyder våra resultat en betydande potential för batterihantering och hälsobedömning. Emellertid har utmaningar som temperaturvariationer och strömbuller identifierats som faktorer som påverkar förutsägelseprestanda. Att bemöta dessa utmaningar är avgörande för att öka robustheten och precisionen i våra förutsägelsemodeller i framtida utföranden.. Denna forsknings arbetsresultat sträcker sig till bredare användningsområden inom batterihanteringssystem och erbjuder insikter i möjliga riktningar för att optimera batterianvändning, livslängd och övergripande prestanda. Genom att utnyttja maskininlärningsmetoder förutser vi att denna forskning kommer att bidra till framsteg inom övervakning och hantering av batterihälsa, och lägga grunden för mer sofistikerade modeller i framtiden.

Les véhicules hybrides se démocratisent avec une utilisation croissante des éléments de stockage à base de lithium-ion. Dans ce contexte d'exploitation, le type d'usage est atypique et dépend fortement des stratégies de répartition des énergies au sein du véhicule. Parmi les hybridations, la catégorie "mild hybrid" conserve la motorisation thermique pour l'autonomie qu'elle apporte, et lui adjoint une machine électrique associée à un élément de stockage réversible, afin de permettre une récupération de l'énergie cinétique du véhicule. L'objet de ces travaux porte sur la mise en place d'algorithmes destinés à la détermination des états de charge (SoC), de santé (SoH) et de fonction (SoF) de chacune des cellules qui compose un pack batterie lithium-ion. Ces fonctionnalités sont implantées dans un système de gestion dénommé BMS pour Battery Management System. Dans un souci de réduction des coûts de production, nos travaux s'attachent à limiter la puissance de calcul et les moyens de mesure nécessaires à la détermination de ces états. À partir de mesures effectuées lors d'une utilisation de la batterie dans une application "mild hybrid", les méthodes développées permettent la détermination des états, ainsi que d'une partie des paramètres internes aux cellules. Cette utilisation est caractérisée par de forts courants et un maintien de l'état de charge autour de 50 %, ceci afin de maximiser la disponibilité de la batterie et d'en minimiser le vieillissement. L'utilisation d'observateurs et de méthodes en boucle ouverte, à partir d'une modélisation simplifiée de cellule, nous permet d'obtenir des résultats satisfaisants avec une puissance de calcul réduite / Hybrid vehicles are developing with increasing use of energy storage elements based on lithium-ion battery. In this context, the use of battery is atypical and highly dependent on energy allocation strategies within the vehicle. Among these vehicles, the mild hybrid category retains heat engine for the autonomy that offer and adds to it an electric machine associated with a reversible storage system, to allow the kinetic energy recovery of the vehicle. The object of this work involves the development of algorithms for determining the states of charge (SoC) and health (SoH) and function (SoF) of each cell that compose a lithium-ion battery pack. These features are implemented in a Battery Management System (BMS) for industrial production. In order to reduce production costs, our work attempts to limit the computing power and the measuring sensors necessary for these states determination. From battery measurements in a "mild hybrid" use, developed methods allow the states determination, as well as some of the internal parameters of cells. This application is characterized by high currents and maintaining a SoC of around 50%, in order to maximize the availability of the battery and to minimize aging. The use of observers and estimators, using a simplified model cell, allows us to achieve satisfactory results with a reduced computing power

Dans cette thèse, les mécanismes de vieillissement des cellules Li-ion sont analysés sur un niveau théorique,assisté par une AMDEC (Analyse des modes de défaillance, de leurs effets et de leur criticité). L'accent est mis surla famille des cellules lithium fer phosphate (LFP) utilisées comme batteries de traction dans les applicationsvéhicules électriques.L'objectif de la partie xpérimentale de cette thèse est le développement d'un concept d'un outil de diagnostic pourla détermination rapide d'état de la batterie. Une expérience de vieillissement accélérée est réalisée avec un groupede cellules LFP de haute capacité (70Ah). Les cellules sont analysées en utilisant des méthodes de mesured'impédance dans les domaines temporel et fréquentiel. La pectroscopie d'Impédance Électrochimique (SIE, ouEIS en anglais) s'est trouvée être un bon outil pour révéler des informations intéressantes sur l'état de santé (Stateof-Health, SOH) de la batterie.Des modèles de batterie sont utilisés pour l'interprétation des résultats de mesure. En comparant différents modèlesdu circuit équivalent (ECMs), un modèle est choisi. Ce modèle est utilisé pour la détermination du SOC et étendupour la détermination du SOH. Un concept pour la détermination du SOH est développé, permettant uneapproximation de la capacité de la batterie dans une période de temps de moins de 30s, si les onditions de labatterie et d'environnement, comme la température et l'état de charge de la batterie, sont connus. / In this thesis, the aging mechanisms withing Li-ion cells are analyzed on a theoretical level, supported by an FMEA(Failure ode and Effects Analysis). The focus lies on the group of lithium iron phosphate (LFP) cells used fortraction batteries in electric vehicles. Scope of the experimental part of the thesis is the development of a diagnosticconcept for the quick battery state determination. A group of high capacity LFP cells (70Ah) designed for tractionpurposes in electric vehicles is aged artificially and investigated afterwards by impedance measurements in the timeand frequency domain. Electrochemical impedance spectroscopy (EIS) is found to reveal interesting information onthe battery's State-of-Health (SOH).For the interpretation of the measurement results, battery models are employed. Different equivalent circuit models(ECMs) are compared and an appropriate model is chosen, which is used for the SOC (State-of-Charge)determination and extended for the SOH (State-of-Health) determination. An SOH determination concept isdeveloped, which allows the approximation of the cell capacity in less than 30s, if the battery and environmentalconditions, such as the temperature and the cell's SOC, are known.

Inequalities in levels of health between regions within a country are frequently regarded as a problem. Zimbabwe is characterised by poor and unequal conditions of health (both the state of people’s health and health services). The health system of the country shows severe spatial inequalities that are manifested at provincial, district and even local levels. This research therefore examines and analyses the spatial inequalities and temporal variation of health conditions in Zimbabwe. Composite indices were used to determine the people’s state of health in Zimbabwe. Administrative districts were ranked according to the level of people’s state of health. Cluster analysis was also performed to demarcate administrative districts according the level of health service provision. Districts with minimum difference were demarcated in a single cluster. Clusters were delineated using data on patterns of diseases and health and such clusters were used to demarcate the country’s spatial health system according to the Adapted Epidemiological Transition Model. This was used to evaluate the applicability of the model to Zimbabwe. It emerged from the research that generally the country’s health conditions are poor and the health system is characterised by severe spatial inequalities. Some districts are experiencing poor health service provision and serious health challenges and are still in the age of pestilence and famine but others have good health service provision as well as highly developed health conditions and are in the age degenerative diseases of the epidemiological transition model. It further emerged that the country’s health has been evolving with signs of improvement since the 1990s. Recommendations were made regarding possible adjustment to previous strategies and policies used in Zimbabwe, for the development of the health system of the country. New strategies were also recommended for the improvement of the health system of the country. Some proposals are made for further research on the spatial development of health in the country. / Geography / D. Litt et. Phil. (Geography)

Pour assurer une énergie électrique de qualité et de façon permanente, il existe des systèmes électroniques d’alimentation spécifiques. Il s’agit des Alimentations Sans Interruptions (ASI). Une ASI comme tout autre système peut tomber en panne ce qui peut entrainer une perte de redondance. Cette perte induit une maintenance corrective donc une forme d’indisponibilité ce qui représente un coût. Nous proposons dans cette thèse de travailler sur deux composants parmi les plus sensibles dans les ASI à savoir les condensateurs électrolytiques et les batteries au plomb. Dans une première phase, nous présentons, les systèmes de surveillance existants pour ces deux composants en soulignant leurs principaux inconvénients. Ceci nous permet de proposer le cahier des charges à mettre en œuvre. Pour les condensateurs électrolytiques, nous détaillons les différentes étapes de caractérisation et de vieillissement ainsi que la procédure expérimentale de vieillissement standard accéléré et les résultats associés. D’autre part, nous présentons les résultats de simulation du système de surveillance et de prédiction de pannes retenu. Nous abordons la validation expérimentale en décrivant le système développé. Nous détaillons les cartes électroniques conçues, les algorithmes mis en œuvre et leurs contraintes d’implémentation respectifs pour une réalisation temps réel. Enfin, pour les batteries au plomb étanches, nous présentons les résultats de simulation du système de surveillance retenu permettant d’obtenir le SOC et le SOH. Nous détaillons la procédure expérimentale de vieillissement en cycles de charge et décharge de la batterie nécessaire pour avoir un modèle électrique simple et précis. Nous expliquons les résultats expérimentaux de vieillissement pour finir avec des propositions d’amélioration de notre système afin d’obtenir un SOH plus précis. / To ensure power quality and permanently, some electronic system supplies exist. These supplies are the Uninterrupted Power Supplies (UPS). An UPS like any other system may have some failures. This can be a cause of redundancy loss. This load loss causes a maintenance downtime which may represent a high cost. We propose in this thesis to work on two of the most sensitive components in the UPS namely electrolytic capacitors and lead acid batteries. In a first phase, we present the existing surveillance systems for these two components, highlighting their main drawbacks. This allows us to propose the specifications which have to be implemented for this system. For electrolytic capacitors, we detail different stages of characterization ; the aging accelerated standard experimental procedure and their associated results. On the other hand, we present the simulation results of monitoring and failure prediction system retained. We discuss the experimental validation, describing the developed system. We detail the electronic boards designed, implemented algorithms and their respective constraints for a real time implementation. Finally, for lead acid batteries, we present the simulation results of the monitoring system adopted to obtain the SOC and SOH. We describe the aging experimental procedure of charging and discharging cycles of the batteries needed to find a simple and accurate electric models. We explain the aging experimental results and in the end we give suggestions for improving our system to get a more accurate SOH.

Ce mémoire traite de la modélisation électrique des accumulateurs lithium-ion, de l’estimation de leur état de charge (SOC) et de leur état de santé (SOH). Le premier chapitre revient sur les généralités concernant la technologie lithium-ion : caractéristiques, performances, constitution de l’élément de stockage, choix et nature des électrodes, conséquences qui en découlent d’un point de vue énergétique. Le principe de fonctionnement et les équations générales des phénomènes électrochimiques sont aussi développés. Des exemples d’application dans différents secteurs industriels sont ensuite proposés pour plusieurs gammes de puissance et d’énergie. Le second volet aborde la modélisation électrique des accumulateurs lithium-ion. Pour une meilleure compréhension des phénomènes complexes mis en jeu au sein des batteries, des éléments de modélisation physique sont exposés. Puis nous envisageons une synthèse des différents modèles de nature électrique rencontrés dans la littérature. Sur la base de campagnes de mesures menées sur un élément lithium-ion de 6,8 Ah, nous proposons, dans un troisième chapitre, notre propre modèle électrique équivalent valable pour les phases de décharge et de relaxation. En particulier nous déclinons plusieurs solutions pour distribuer l’énergie et rendre compte des différents effets de ligne. Les outils de caractérisation et les procédures d’extractions des paramètres sont traités en détail. Dans un dernier chapitre nous étudions les possibilités d’estimer en ligne l’état de charge (SOC) et l’état de santé (SOH) d’un élément lithium-ion en cours d’exploitation. Après un bref rappel des méthodes académiques et industrielles actuelles, nous nous orientons vers l’emploi d’un filtre de Kalman. Afin d’estimer ses performances par rapport au coulombmètre, nous proposons un modèle et un algorithme que nous évaluons par simulation et testons sur élément réel / This dissertation of thesis deals with the electrical modelling of lithium-ion accumulators and the determination of both state-of-charge (SOC) and state-of-health (SOH). The first chapter is focused on generalities about lithium-ion technology: characteristics, qualities, constitution of the storage device, choice and nature of the electrodes and their consequences on energetical features. The principle and the general equations of the electrochemical phenomena are developed as well. Application examples from different industrial areas are displayed for several power and energy ranges. The second section is about the electrical modelling of lithium-ion accumulators. With a view to better understand the complex electrochemical phenomena, elements of physical modelling are proposed. Then, the synthesis of different electrical models released in the press is considered. On the basis of experimental campaigns lead on a 6.8 Ah lithium-element, we proposed, in a third chapter, our own equivalent electrical model suitable for both discharge phases and relaxation period. In particular, we depict several alternatives to distribute the energy and describe the different line effects. Both characterization tools and parameters extraction procedure are clearly detailed. In the last section, we tackle both SOC and SOH on-line determination. After a short review of academicals and industrial solutions, we rapidly head towards the use of a Kalman filter. In order to compare its features versus the coulombmeter, we propose a model and an algorithm, numerical simulations and experimental tests are performed

Les batteries lithium-ion sont considérées de nos jours comme la solution optimale pour les systèmes de stockage d'énergie, et cela est dû principalement à leurs hautes densités d'énergie et de puissance. Leurs performances, durées de vie, et fiabilités sont liées et dépendent des conditions d'utilisations telles que la température et les courants demandés par l'application. Et afin d'avoir un suivi de l'évolution du vieillissement de la batterie, la détermination de son état de santé (State-Of-Health -SOH-) est une fonction majeure à considérer. Ce mémoire expose les méthodologies ou techniques développées pour la gestion de la durée de vie de la batterie lithium-ion, et plus particulièrement pour la détermination de son état de santé, en se basant sur ses propres paramètres principaux qui sont la capacité et la résistance ohmique. Cette démarche permet de basculer d'un SOH statique (basé sur un modèle prédéfini de vieillissement tenant compte du calendaire et du cyclage en fonction des caractéristiques telles que la température et le courant de la batterie suivies en temps réel) vers un SOH dynamique ou auto-adaptatif, puisqu'il est basé sur un modèle du composant électrochimique dont les paramètres précédents sont évaluées en temps réel en fonction des conditions d?utilisation. Le premier chapitre revient sur les généralités concernant la technologie lithium-ion : caractéristiques, performances, constitution de l'élément de stockage, choix et nature des électrodes... Le principe de fonctionnement avec les équations générales des phénomènes électrochimiques sont aussi développés. Le second chapitre est un état de l'art des méthodologies de prédiction de la durée de vie avec les différentes classifications des modèles et des techniques de prédiction. Puis lors du troisième chapitre, nous aborderons nos méthodologies développées et les techniques utilisées, telles que le calcul statistique, la logique floue et les lois de vieillissement pour la détermination d'un état de santé dynamique de la batterie, qui en plus de la prise en compte de l'état de santé statique, c'est-à-dire basé seulement sur le vieillissement calendaire et en cyclage, considérera aussi l'évolution de la capacité et de la résistance ohmique de la batterie, en fonction du temps et des conditions d'utilisation, permettant ainsi de considérer les phénomènes improbables. Enfin dans le dernier chapitre, nous exposerons les résultats obtenus lors des tests de validations sur banc de puissance et de prototypage rapide sur des éléments réels / Lithium-ion batteries are considered nowadays as the optimal issue for the energy storage systems, it is mainly due to their high energy and power density. Their performances, lifetime, and reliability are related and depend on the operating conditions such as the temperature and requested current by the application. And in order to track the evolution of the ageing of the battery, the determination of its State-Of-Health -SOH- is a major function to consider. This thesis presents both methodologies and techniques developed for the management of the lifetime of lithium-ion battery, and more particularly the assessment of its state-of-health, based on its own main parameters which are the capacity and the ohmic resistance. This approach allows to switch from a static SOH (based on a predefined ageing model, which take into account the calendar and cycling ageing of the battery, according to some characteristics such as the temperature and the courant of the battery tracked in real time) to a dynamic SOH (self-adaptive) using an online assessment of the previous parameters according to the operating conditions. The first chapter is an overview about the lithium-ion technology: characteristics, performances, cell design, choice and nature of the electrodes... The operating principle with the general equations are also developed. The second chapter is a state of the art of the lifetime prediction methodologies with the different kinds of classification of models and prediction techniques. Then in the third chapter, we will discuss our methodologies and the developed techniques, such as the use of statistics, fuzzy logic and rules of ageing to assess a dynamic state of health of the battery, which not only does take into account the static SOH (calendar and cycling ageing), but also considers the evolution of the ohmic resistance and the capacity of the battery, depending on the time and the operating conditions. This allows taking into consideration unlikely phenomena. Finally, in the last chapter, we will expose obtained results from validation tests. These tests were done under a power electrical testbench and a rapid prototyping testbench with real cells

Bakgrund: Inom politik och media beskrivs unga arbetslösa som oengagerade, lågutbildade och socialt inkompetenta. Denna uppfattning förstärks när allt fler unga inte lyckats komma in på arbetsmarknaden och blir långvarigt arbetslösa. För att åtgärda problemet att ta sig in på arbetsmarknad, sätts de in på arbetsmarknadsåtgärder. Stämmer medias bild över verkligheten? Hur ser åtgärderna egentligen ut och hur påverkas de unga vuxna över tid som arbetslös? Ligger ansvaret för arbetslösheten på personerna själva eller finns det andra bakomliggande faktorer? Hur kan systemet eventuellt förbättras? Metod: För att ta reda på svaren har vi gjort en systematisk litteraturstudie där vi använt oss av 29 artiklar. Resultat: Ju längre arbetslöshet, desto svårare förutsättningar att komma ut på arbetsmarknaden. I takt med tiden försämras dessutom den fysiska, psykiska och sociala hälsan hos individen, vilket medför dubbla negativa konsekvenser. Om man är utan fullständigt gymnasiebetyg eller körkort, är chanserna för jobb bland de minsta. Dagens satsningar ligger framför allt på aktiveringsinsatser. Trots detta avslutar 25 procent gymnasiet utan fullständigt betyg. Slutsats: Arbetslöshet måste åtgärdas så tidigt som möjligt. Ett av de bästa alternativen för både individ och samhälle, är satsningar på kompletta gymnasiebetyg och billigare körkortskostnader. Detta skulle medföra att fler får grundförutsättningar och kvalifikationer för de flesta arbeten som saknar krav på eftergymnasial utbildning.

Les estimations précises des états de charge (« State of Charge » - SoC) et de santé (« State of Health » - SoH) des batteries au lithium sont un point crucial lors d’une utilisation industrielle de celles-ci. Ces estimations permettent d’améliorer la fiabilité et la robustesse des équipements embarquant ces batteries. Cette thèse CIFRE est consacrée à la recherche d’algorithmes de détermination de l’état de santé de batteries lithium-ion, en particulier de chimie Lithium Fer Phosphate (LFP) et Lithium Manganèse Oxyde (LMO).Les recherches ont été orientées vers des solutions de détermination du SoH directement embarquables dans les calculateurs des véhicules électriques. Des contraintes fortes de coût et de robustesse constituent ainsi le fil directeur des travaux.Or, si la littérature actuelle propose différentes solutions de détermination du SoH, celles embarquées ou embarquables sont encore peu étudiées. Cette thèse présente donc une importante revue bibliographique des différentes méthodes d’estimation du SoH existantes, qu’elles soient embarquables ou non. Le fonctionnement détaillé ainsi que les mécanismes de vieillissement d’une batterie lithium-ion sont également explicités.Une partie majoritaire des travaux est consacrée à l’utilisation de l’analyse incrémentale de la capacité (« Incremental Capacity Analysis » - ICA) en conditions réelles, c’est-à-dire avec les niveaux de courant présents lors d’un profil de mission classique d’un véhicule électrique, avec les mesures disponibles sur un BMS (« Battery Management System ») industriel et avec les contraintes de robustesses associées, notamment une gamme étendue de température de fonctionnement. L’utilisation de l’ICA pour déterminer la capacité résiduelle de la batterie est mise en œuvre de façon totalement innovante et permet d’obtenir une grande robustesse aux variations des conditions d’utilisation de la batterie.Une seconde méthode est, elle, dédiée à la chimie LMO et exploite le fait que le potentiel aux bornes de la batterie soit représentatif de son état de charge. Un compteur coulométrique partiel est ainsi proposé, intégrant une gestion dynamique des bornes d’intégration en fonction de l’état de la batterie.A l’issue des travaux, une méthode complète et précise de détermination du SoH est disponible pour chacune des chimies LFP et LMO. La détermination de la capacité résiduelle de ces deux familles de batteries est ainsi possible à 4 % près. / Accurate lithium-ion battery State of Charge (SoC) and State of Health (SoH) estimations are nowadays a crucial point, especially when considering an industrial use. These estimations enable to improve robustness and reliability of hardware using such batteries. This thesis focuses on researching lithium-ion batteries state of health estimators, in particular considering Lithium Iron Phosphate (LFP) and Lithium Manganese Oxide (LMO) chemistries.Researches have been targeted towards SoH estimators straight embeddable into electric vehicles (EV) computers. Cost and reliability constraints are thus the main guideline for this work.Although existing literature offers various SoH estimators, those who are embedded or embeddable are still little studied. A complete literature review about SoH estimators, embedded or not, is therefore proposed. Lithium-ion batteries detailed operation and ageing mechanisms are also presented.The main part of this work is dedicated to Incremental Capacity Analysis (ICA) use with electric vehicle constraints, such as current levels available with a typical EV mission profile or existing measurements on the Battery Management System (BMS). Incremental Capacity Analysis is implemented in an innovative way and leads to a remaining capacity estimator with a high robustness to conditions of use variations, including an extended temperature range.A second method, dedicated to LMO chemistry, take advantage of the fact that the battery potential is representative of its state of charge. Partial Coulomb counting is thus performed, with a dynamic management of integration limits, depending on the battery state.Outcomes of this work are two complete and accurate SoH estimators, one for each chemistry, leading to a remaining capacity estimation accurate within 4 %.

La mesure d'impédance électrique en embarqué sur véhicule est un sujet clé pour améliorer les fonctions de diagnostic d'un pack batterie. On cherche en particulier à fournir ainsi des mesures supplémentaires à celles du courant pack et des tensions cellules, afin d'enrichir les indicateurs de vieillissement dans un premier temps, et d'état de santé et de charge dans un second temps. Une méthode classique de laboratoire pour obtenir des mesures d'impédance d'une batterie est la spectroscopie d'impédance électrochimique (ou EIS). Elle consiste à envoyer un signal sinusoïdal en courant (ou tension) de fréquence variable balayant une gamme de fréquences d'intérêt et mesurer ensuite la réponse en tension (ou courant) pour chaque fréquence. Une technique d'identification active basée sur l'utilisation des signaux large bande à motifs carrés est proposée. En particulier, des simulations ont permis de comparer les performances d'identification de différents signaux d'excitation fréquemment utilisés dans le domaine de l'identification et de vérifier les conditions correspondant à un comportement linéaire et invariant dans le temps de l'élément électrochimique. L'évaluation de la qualité d'estimation est effectuée en utilisant une grandeur spécifique : la cohérence. Cette grandeur statistique permet de déterminer un intervalle de confiance sur le module et la phase de l'impédance estimée. Elle permet de sélectionner la gamme de fréquence où la batterie respecte les hypothèses imposées par la méthode d'identification large bande. Afin de valider les résultats, une électronique de test a été conçue. Les résultats expérimentaux permettent de mettre en valeur l'intérêt de cette approche par motifs carrés. Un circuit de référence est utilisé afin d'évaluer les performances en métrologie des méthodes. L'étude expérimentale est ensuite poursuivie sur une batterie Li-ion soumise à un courant de polarisation et à différents états de charge. Des essais comparatifs avec l'EIS sont réalisés. Le cahier de charge établi à l'aide d'un simulateur de batterie Li-ion a permis d'évaluer les performances de la technique large bande proposée et de structurer son utilité pour l'estimation des états de vieillissement et de charge. / Embedded electrical impedance measurement is a key issue to enhance battery monitoring and diagnostic in a vehicle. It provides additional measures to those of the pack's current and cell's voltage to enrich the aging's indicators in a first time, and the battery states in a second time. A classical method for battery impedance measurements is the electrochemical impedance spectroscopy (EIS). At each frequency, a sinusoidal signal current (or voltage) of a variable frequency sweeping a range of frequencies of interest is at the input of the battery and the output is the measured voltage response (or current). An active identification technique based on the use of wideband signals composed of square patterns is proposed. Particularly, simulations were used to compare the performance of different excitation signals commonly used for system identification in several domains and to verify the linear and time invariant behavior for the electrochemical element. The evaluation of the estimation performance is performed using a specific quantity: the spectral coherence. This statistical value is used to give a confidence interval for the module and the phase of the estimated impedance. It allows the selection of the frequency range where the battery respects the assumptions imposed by the non-parametric identification method. To experimentally validate the previous results, an electronic test bench was designed. Experimental results are used to evaluate the wideband frequency impedance identification. A reference circuit is first used to evaluate the performance of the used methodology. Experimentations are then done on a Li–ion battery. Comparative tests with EIS are realized. The specifications are established using a simulator of Li-ion battery. They are used to evaluate the performance of the proposed wide band identification method and fix its usefulness for the battery states estimation: the state of charge and the state of health.