CN111736082A - 一种交流阻抗谱测试方法、装置及介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种交流阻抗谱测试方法、装置及介质。其中，该方法包括输出触发信号以便在被测电池上施加激励电流，然后采集该被测电池的响应电压，并依据激励电流和响应电压建立对应的电池模型，之后对该电池模型施加模型激励电流进行仿真，得到该频率下的模型预测电压，重复上述过程，在不同频率的模型激励电流下得到对应的模型预测电压，最后将模型激励电流和得到的多个模型预测电压进行计算得到多种频率下的电池阻抗，进一步计算得到电池交流阻抗谱。应用以上技术方案，减少了重复周期的真实采样次数，大大缩短了获得交流阻抗谱的时间，提高了交流阻抗谱的检测精度，增强了测试过程中的抗干扰能力。

Description

一种交流阻抗谱测试方法、装置及介质

技术领域

本申请涉及电化学领域，特别是涉及一种交流阻抗谱测试方法、装置及介质。

背景技术

交流阻抗谱是一种频率域的测量方法，通过宽频率范围的阻抗谱测试来研究电极系统可以比其他常规电化学方法获得更多的动力学信息。交流阻抗谱可以研究电极过程的特征，包括欧姆特性，电化学极化特性和浓差极化特性，同时为测试电池的电池荷电状态（SOC）和电池健康状态（SOH）等提供支撑。交流阻抗谱在电化学领域尤其是锂离子电池领域具有广泛的应用，如电导率、化学扩散系数、固体电解质界面膜 （solid electrolyteinterface，SEI）的生长演变、电荷转移及物质传递过程的动态测量等。

目前，国内外采用的交流阻抗谱检测方法主要是在电池上施加一个正余弦扰动电流，然后对其响应电压进行采样测量，之后通过一些时频转换方法在频域上计算相应的阻抗和相位得到交流阻抗谱。然而为了保证测量的准确性，在电池充放电过程中需要对响应电压进行很多次采样测量，导致了检测时间长和效率低的问题。

有鉴于此，现有技术中直接使用电池工作状态下的辨识参数建立电池模型，然后对电池模型进行不同频率的仿真，采样过程均通过仿真实现，虽然能够解决检测时间长的问题，但是在检测过程中，电池参数是固定的，因此根据该电池模型得出来的交流阻抗谱是一个固定参数的理论图谱，忽略了参数辨识过程中环境温度等的影响，导致测量结果不够精确。

鉴于上述现有技术，寻求一种既能保证检测精度又可在短时间内快速完成的交流阻抗谱测试方法是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种交流阻抗谱测试方法、装置及介质。

为解决上述技术问题，本申请提供一种交流阻抗谱测试方法，包括：

输出在被测电池上施加激励电流的触发信号；

采集所述被测电池的响应电压，并依据所述激励电流和所述响应电压建立与所述被测电池运行参数对应的电池模型；

对所述电池模型进行参数辨识；

在所述电池模型中施加与所述激励电流频率一致的模型激励电流，得到模型预测电压；

根据所述模型激励电流和所述模型预测电压计算对应频率下的电池阻抗；

将多种频率下的所述电池阻抗进行计算得到电池交流阻抗谱。

优选地，所述激励电流由电池管理系统中的均衡电路输出，所述均衡电路中包括多个开关管以产生多种频率的所述激励电流。

优选地，当所述均衡电路处于电池均衡模式时，则在被测电池上施加激励电流之前，还包括：

调整所述开关管的占空比。

优选地，所述被测电池具体为电池组，所述调整所述开关管的占空比的步骤具体包括：

获取所述电池组中各单体电池的电压；

按照如下公式计算所述单体电池需要的所述开关管的占空比：

其中，

为所述单体电池需要的所述开关管的占空比，

为所述单体电池的电压，

为所述开关管可调最大占空比，

为所述开关管可调最小占空比，

为所述电池组中各所述单体电池的电压最大值，

为所述电池组中各所述单体电池的电压最小值。

优选地，在所述调整所述开关管的占空比之前，还包括：

根据电池均衡功能的均衡效率、所述均衡电路的硬件体积、板载安全参数、所述均衡电路中元器件的使用寿命以及所述交流阻抗谱测试方法的采样有效值确定均衡电路中的电阻阻值和所述开关管的可调最大占空比。

优选地，所述对所述电池模型进行参数辨识的步骤具体为：

采用粒子群搜索算法对所述电池模型进行参数辨识。

优选地，所述模型激励电流为正弦波激励电流或余弦波激励电流。

为解决上述技术问题，本申请还提供一种交流阻抗谱测试装置，包括：

输出模块，用于输出在被测电池上施加激励电流的触发信号；

采集模块，用于采集所述被测电池的响应电压，并依据所述激励电流和所述响应电压建立与所述被测电池运行参数对应的电池模型；

辨识模块，用于对所述电池模型进行参数辨识；

施加模块，用于在所述电池模型中施加与所述激励电流频率一致的模型激励电流，得到模型预测电压；

第一计算模块，用于根据所述模型激励电流和所述模型预测电压计算对应频率下的电池阻抗；

第二计算模块，用于将多种频率下的所述电池阻抗进行计算得到电池交流阻抗谱。

为解决上述技术问题，本申请还提供一种交流阻抗谱测试装置，包括存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如所述的交流阻抗谱测试方法的步骤。

为解决上述技术问题，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如所述的交流阻抗谱测试方法的步骤。

本申请所提供的交流阻抗谱测试方法，首先输出触发信号以便在被测电池上施加激励电流，然后采集该被测电池的响应电压，并依据激励电流和响应电压建立对应的电池模型，之后对该电池模型施加模型激励电流进行仿真，得到该频率下的模型预测电压，重复上述过程，在不同频率的模型激励电流下得到对应的模型预测电压，最后将模型激励电流和得到的多个模型预测电压进行计算得到多种频率下的电池阻抗，进一步计算得到电池交流阻抗谱。应用以上技术方案，在电池工作过程中，相同频率下只需要对被测电池施加一次激励电流，对响应电压进行一次采样测量，后期测试过程中的采样都是通过电池模型仿真实现，减少了重复周期的真实采样次数，大大缩短了获得交流阻抗谱的时间。此外，测试过程中，在每一个不同的频率下都对电池施加了激励电流，并建立了对应频率下的电池模型，使得每个频率的阻抗值都具有其相应的响应电压，提高了交流阻抗谱的检测精度，增强了测试过程中的抗干扰能力。

此外，本申请所提供的交流阻抗谱测试装置、介质与上述方法对应，具有相同的有益效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种交流阻抗谱测试方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的电池模型参数辨识算法流程图；

图3为本申请实施例提供的一种交流阻抗谱测试装置的结构图；

图4为本申请实施例提供的另一种交流阻抗谱测试装置的结构图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护范围。

本申请的核心是提供一种交流阻抗谱测试方法，提高交流阻抗谱的检测精度，增强测试过程中的抗干扰能力。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步的详细说明。

需要说明的是，在具体实施中可以把电池等效成一个有源网络，当在电池上施加某一频率的激励电流时，则电池的端电压会有相应的响应，通过改变激励电流的频率，再测试对应的响应电压，即可计算出电池在不同频率下的交流阻抗。

图1为本申请实施例提供的一种交流阻抗谱测试方法的流程图。如图1所示，该方法包括：

S10：输出在被测电池上施加激励电流的触发信号。

在具体实施中，首先输出触发信号以便在被测电池上施加激励电流。需要说明的是，本申请实施例所提到的激励电流可以是一方波或者近似方波的电流信号，也可以是正弦波激励电流或余弦波激励电流，在此均不做限定。

S11：采集被测电池的响应电压，并依据激励电流和响应电压建立与被测电池运行参数对应的电池模型。

S12：对电池模型进行参数辨识。

在具体实施中，在某一交变信号

下，电池两端激励电流为：

电池两端响应电压为：

其中，

为采样频率，D为开关管的占空比。

采用一阶RC电池模型，离散化方程为：

式中，

其中，

为电化学极化电压，

为欧姆阻抗，

为极化阻抗，

为模型预测电压，

为开路电压，

为当前状态电流值。

电池状态初始化为：

极化状态初始化为：

估算电压和采集电压的残差表示为：

S13：在电池模型中施加与激励电流频率一致的模型激励电流，得到模型预测电压。

设置模型激励电流：

通过二阶RC获得模型预测电压：

S14：根据模型激励电流和模型预测电压计算对应频率下的电池阻抗。

对S13中的模型激励电流和模型预测电压进行相应变换得到该频率下电池阻抗的幅值和相位：

S15：将多种频率下的电池阻抗进行计算得到电池交流阻抗谱。

重复上述过程，得到不同频率的交流阻抗值:

其中，n=1，2，3…表示频率点数。

最后通过正交分解得到由实部和虚部组成的交流阻抗图谱。

本申请所提供的交流阻抗谱测试方法，首先输出触发信号以便在被测电池上施加激励电流，然后采集该被测电池的响应电压，并依据激励电流和响应电压建立对应的电池模型，之后对该电池模型施加模型激励电流进行仿真，得到该频率下的模型预测电压，重复上述过程，在不同频率的模型激励电流下得到对应的模型预测电压，最后将模型激励电流和得到的多个模型预测电压进行计算得到多种频率下的电池阻抗，进一步计算得到电池交流阻抗谱。应用以上技术方案，在电池工作过程中，相同频率下只需要对被测电池施加一次激励电流，对响应电压进行一次采样测量，后期测试过程中的采样都是通过电池模型仿真实现，减少了重复周期的真实采样次数，大大缩短了获得交流阻抗谱的时间。此外，测试过程中，在每一个不同的频率下都对电池施加了激励电流，并建立了对应频率下的电池模型，使得每个频率的阻抗值都具有其相应的响应电压，提高了交流阻抗谱的检测精度，增强了测试过程中的抗干扰能力。

上述实施例中并没有限定激励电流的提供方式，本实施例中激励电流由电池管理系统中的均衡电路输出，均衡电路中包括多个开关管以产生多种频率的激励电流。

在具体实施中，均衡电路输出的激励电流是一方波或者近似方波的电流信号。

当均衡电路处于电池均衡模式时，则在被测电池上施加激励电流之前，还包括：

调整开关管的占空比。

当被测电池具体为电池组时，调整开关管的占空比的步骤具体包括：

获取电池组中各单体电池的电压；

按照如下公式计算单体电池需要的开关管的占空比：

其中，

为所述单体电池需要的所述开关管的占空比，

为所述单体电池的电压，

为所述开关管可调最大占空比，

为所述开关管可调最小占空比，

为所述电池组中各所述单体电池的电压最大值，

为所述电池组中各所述单体电池的电压最小值。

需要说明的是，此处是以电压作为均衡判别依据，在具体实施中，还可以使用SOC作为均衡判断条件。此外，在非必要开启均衡的条件下推荐占空比为50%。

在调整开关管的占空比之前，还包括：

根据电池均衡功能的均衡效率、均衡电路的硬件体积、板载安全参数、均衡电路中元器件的使用寿命以及交流阻抗谱测试方法的采样有效值确定均衡电路中的电阻阻值和开关管的可调最大占空比。

在具体实施中，需要明确电池管理系统最高频率下，不同容量电池对应的均衡效率η。确定使用均衡电路中的电阻阻值R和开关管的可调最大占空比Dmax与均衡效率η满足关系η≤f0(R，Dmax)。

明确电池管理系统最高频率下，均衡电路的硬件体积V。确定使用均衡电路中的电阻阻值R和开关管的可调最大占空比Dmax与均衡电路的硬件体积V满足关系V≥f1(R，Dmax)。

明确电池管理系统最高频率下，板载温度告警阈值T和板载温升速率告警阈值detaT。确定使用均衡电路中的电阻阻值R和开关管的可调最大占空比Dmax与板载温度告警阈值满足关系T≥f2(R，Dmax)；确定使用均衡电路中的电阻阻值R和开关管的可调最大占空比Dmax与板载温升速率告警阈值满足关系detaT≥f3(R，Dmax)。

明确电池管理系统最高频率下，均衡电路中的电阻使用寿命需求Y。确定使用均衡电路中的电阻阻值R和开关管的可调最大占空比Dmax与均衡电路中的电阻使用寿命Y满足关系Y≤f4(R，Dmax)。

明确电池管理系统最高频率下，交流阻抗需求的最高交变信号频率下最小的有效波动幅度M。确定使用均衡电路中的电阻阻值R和开关管的可调最大占空比Dmax与交流阻抗需求的最高交变信号频率下最小的有效波动幅度M满足关系M≤f5(R，Dmax)。

通过以上限制条件可以在三维坐标上形成均衡电路中的电阻阻值和开关管的可调最大占空比可选用区域（Dmin，Dmax）。

本申请实施例所提供的交流阻抗谱测试方法，通过均衡电路来提供体力电流，无需额外设置交流阻抗测试电路，节省了硬件成本。

作为一种优选地实施例，在上述实施例的基础上，对电池模型进行参数辨识的步骤具体为：采用粒子群搜索算法对电池模型进行参数辨识。图2为本申请实施例提供的电池模型参数辨识算法流程图，如图2所示，参数辨识过程具体包括：

S20：初始化种群中粒子速度和粒子位置。

S21：计算各粒子的适应度。

使用粒子滤波等智能搜索算法的代价函数（适应度函数）为：

其中，i为粒子编号。

S22：计算各粒子的最优位置。

在具体实施中，对每个粒子，用它的适应度值和历史最优适应度值进行比较，如果适应度值小于历史最优适应度值，则替换个体最优位置。

S23：更新种群的最优位置。

在具体实施中，对每个粒子，用它的历史最优适应度值和种群最优适应度值进行比较，如果历史最优适应度值小于种群最优适应度值，则替换种群最优位置。

S24：对粒子速度和粒子位置进行优化。

S25：进行边界条件处理。

S26：判断是否达到最大迭代次数或者满足收敛条件，若是，则进入S27，若否则返回S21。

S27：结束计算并输出结果。

本申请实施例所提供的交流阻抗谱测试方法，采用粒子群搜索算法对电池模型进行参数辨识，使得计算结果更加准确，收敛速度更快。

作为一种优选地实施例，在上述实施例的基础上，模型激励电流为正弦波激励电流或余弦波激励电流。应用正弦波激励电流或余弦波激励电流提高了交流阻抗谱的检测精度。

在上述实施例中，对于交流阻抗谱测试方法进行了详细描述，本申请还提供交流阻抗谱测试装置对应的实施例。需要说明的是，本申请从两个角度对装置部分的实施例进行描述，一种是基于功能模块的角度，另一种是基于硬件的角度。

图3为本申请实施例提供的一种交流阻抗谱测试装置的结构示意图。如图3所示，基于功能模块的角度，该装置包括：

输出模块10，用于输出在被测电池上施加激励电流的触发信号；

采集模块11，用于采集被测电池的响应电压，并依据激励电流和响应电压建立与被测电池运行参数对应的电池模型；

辨识模块12，用于对电池模型进行参数辨识；

施加模块13，用于在电池模型中施加与激励电流频率一致的模型激励电流，得到模型预测电压；

第一计算模块14，用于根据模型激励电流和模型预测电压计算对应频率下的电池阻抗；

第二计算模块15，用于将多种频率下的电池阻抗进行计算得到电池交流阻抗谱。

由于装置部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此装置部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。

本申请所提供的交流阻抗谱测试装置，首先输出触发信号以便在被测电池上施加激励电流，然后采集该被测电池的响应电压，并依据激励电流和响应电压建立对应的电池模型，之后对该电池模型施加模型激励电流进行仿真，得到该频率下的模型预测电压，重复上述过程，在不同频率的模型激励电流下得到对应的模型预测电压，最后将模型激励电流和得到的多个模型预测电压进行计算得到多种频率下的电池阻抗，进一步计算得到电池交流阻抗谱。应用以上技术方案，在电池工作过程中，相同频率下只需要对被测电池施加一次激励电流，对响应电压进行一次采样测量，后期测试过程中的采样都是通过电池模型仿真实现，减少了重复周期的真实采样次数，大大缩短了获得交流阻抗谱的时间。此外，测试过程中，在每一个不同的频率下都对电池施加了激励电流，并建立了对应频率下的电池模型，使得每个频率的阻抗值都具有其相应的响应电压，提高了交流阻抗谱的检测精度，增强了测试过程中的抗干扰能力。

图4为本申请另一实施例提供的交流阻抗谱测试装置的结构图，如图4所示，基于硬件结构的角度，该装置包括：存储器20，用于存储计算机程序；

处理器21，用于执行计算机程序时实现如上述实施例中交流阻抗谱测试方法的步骤。

其中，存储器20至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器20在一些实施例中可以是程序运行的控制装置的内部存储单元。

处理器21在一些实施例中可以是一中央处理器（Central Processing Unit,CPU）、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如执行程序运行的控制方法对应的程序等。

在一些实施例中，还可以包含有总线22可以是外设部件互连标准(peripheralcomponent interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industrystandard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构并不构成对交流阻抗谱测试装置的限定，可以包括比图示更多或更少的组件。

本申请实施例提供的交流阻抗谱测试装置，包括存储器和处理器，处理器在执行存储器存储的程序时，能够实现如下方法：首先输出触发信号以便在被测电池上施加激励电流，然后采集该被测电池的响应电压，并依据激励电流和响应电压建立对应的电池模型，之后对该电池模型施加模型激励电流进行仿真，得到该频率下的模型预测电压，重复上述过程，在不同频率的模型激励电流下得到对应的模型预测电压，最后将模型激励电流和得到的多个模型预测电压进行计算得到多种频率下的电池阻抗，进一步计算得到电池交流阻抗谱。应用以上技术方案，在电池工作过程中，相同频率下只需要对被测电池施加一次激励电流，对响应电压进行一次采样测量，后期测试过程中的采样都是通过电池模型仿真实现，减少了重复周期的真实采样次数，大大缩短了获得交流阻抗谱的时间。此外，测试过程中，在每一个不同的频率下都对电池施加了激励电流，并建立了对应频率下的电池模型，使得每个频率的阻抗值都具有其相应的响应电压，提高了交流阻抗谱的检测精度，增强了测试过程中的抗干扰能力。

最后，本申请还提供一种计算机可读存储介质对应的实施例。计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述方法实施例中记载的步骤。

可以理解的是，如果上述实施例中的方法以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上对本申请所提供的一种交流阻抗谱测试方法、装置及介质进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。

还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种交流阻抗谱测试方法，其特征在于，包括：

输出在被测电池上施加激励电流的触发信号；

采集所述被测电池的响应电压，并依据所述激励电流和所述响应电压建立与所述被测电池运行参数对应的电池模型；

对所述电池模型进行参数辨识；

在所述电池模型中施加与所述激励电流频率一致的模型激励电流，得到模型预测电压；

根据所述模型激励电流和所述模型预测电压计算对应频率下的电池阻抗；

将多种频率下的所述电池阻抗进行计算得到电池交流阻抗谱。

2.如权利要求1所述的交流阻抗谱测试方法，其特征在于，所述激励电流由电池管理系统中的均衡电路输出，所述均衡电路中包括多个开关管以产生多种频率的所述激励电流。

3.如权利要求2所述的交流阻抗谱测试方法，其特征在于，当所述均衡电路处于电池均衡模式时，则在被测电池上施加激励电流之前，还包括：

调整所述开关管的占空比。

4.如权利要求3所述的交流阻抗谱测试方法，其特征在于，所述被测电池具体为电池组，所述调整所述开关管的占空比的步骤具体包括：

获取所述电池组中各单体电池的电压；

按照如下公式计算所述单体电池需要的所述开关管的占空比：

其中，

为所述单体电池需要的所述开关管的占空比，

为所述单体电池的电压，

为所述开关管可调最大占空比，

为所述开关管可调最小占空比，

为所述电池组中各所述单体电池的电压最大值，

为所述电池组中各所述单体电池的电压最小值。

5.如权利要求3所述的交流阻抗谱测试方法，其特征在于，在所述调整所述开关管的占空比之前，还包括：

根据电池均衡功能的均衡效率、所述均衡电路的硬件体积、板载安全参数、所述均衡电路中元器件的使用寿命以及所述交流阻抗谱测试方法的采样有效值确定均衡电路中的电阻阻值和所述开关管的可调最大占空比。

6.如权利要求1所述的交流阻抗谱测试方法，其特征在于，所述对所述电池模型进行参数辨识的步骤具体为：

采用粒子群搜索算法对所述电池模型进行参数辨识。

7.如权利要求1所述的交流阻抗谱测试方法，其特征在于，所述模型激励电流为正弦波激励电流或余弦波激励电流。

8.一种交流阻抗谱测试装置，其特征在于，包括：

输出模块，用于输出在被测电池上施加激励电流的触发信号；

采集模块，用于采集所述被测电池的响应电压，并依据所述激励电流和所述响应电压建立与所述被测电池运行参数对应的电池模型；

辨识模块，用于对所述电池模型进行参数辨识；

施加模块，用于在所述电池模型中施加与所述激励电流频率一致的模型激励电流，得到模型预测电压；

第一计算模块，用于根据所述模型激励电流和所述模型预测电压计算对应频率下的电池阻抗；

第二计算模块，用于将多种频率下的所述电池阻抗进行计算得到电池交流阻抗谱。

9.一种交流阻抗谱测试装置，其特征在于，包括存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的交流阻抗谱测试方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的交流阻抗谱测试方法的步骤。

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