基于双卡尔曼滤波算法的动力电池内部温度估计
发表时间:2021-01-20     阅读次数:     字体:【


摘要:

准确的内部温度估计对提高动力电池使用安全和可靠性极为重要,然而,受限于传感器和测试手段等因素,内部温度难以实时获取。通过融合Bernardi电池生热模型与热路传热模型,应用状态方程分析法实施了电池内外温度的表达,建立了温度的离散时间系统;利用双扩展卡尔曼滤波,建立电池内部温度和环境参数的实时估计模型,实现了电池内部温度在线估计。基于内置温度传感器的动力电池测试验证表明,该方法能在线估算锂离子动力电池的内部温度,估计误差小于1℃,为动力电池的实时安全监控提供了有力保障。


部分图片:

图1 动力电池热路模型示意图

图2 1C充电的内部温度及散热表征参数估计结果

引文信息

熊瑞,李幸港.基于双卡尔曼滤波算法的动力电池内部温度估计[J].机械工程学报,2020,56(14):146-151. (下载链接)

其他相关论文

1. 熊瑞,马骕骁,杨瑞鑫,陈泽宇.动力电池外部短路故障热-力影响与分析[J].机械工程学报,2019,55(02):115-125. (下载链接)



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