| 基于FFRLS-UKF的锂离子电池内核温度估计方法 |
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| 引用本文： | 王萍,张吉昂,程泽.基于FFRLS-UKF的锂离子电池内核温度估计方法[J].电源技术,2021,45(11):1458-1462. |
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| 作者姓名： | 王萍 张吉昂 程泽 |
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| 作者单位： | 天津大学 电气自动化与信息工程学院,天津 300072 |
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| 摘 要： | 基于锂离子电池的集总参数模型,建立产热内阻随温度、SOC和循环次数变化的数学模型,并提出了一种基于带遗忘因子的递推最小二乘法(recursive least square with forgetting factor,FFRLS)-无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,UKF)的锂离子电池内核温度估计方法.在单周期的FUDS工况下进行实验验证,根据采集的电池表面温度值、环境温度和电流值在线辨识热阻容参数和内阻,并验证所辨识参数的准确性;用FFRLS-UKF算法估计内核温度的变化,实验结果表明,该方法可以很快消除未知初始值的误差,并跟随到真值附近,最大误差在1℃以内.在此基础上设计了150次FUDS循环充放电的仿真实验,仿真结果表明,在循环工况下,该方法能够较好地追踪内核温度和内阻平均值变化情况,显示了较好的稳定性和鲁棒性.
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| 关 键 词： | 锂离子电池 温度预测 参数辨识 无迹卡尔曼滤波算法 |
Core temperature estimation of lithium ion battery based on FFRLS-UKF |
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| WANG Ping,ZHANG Ji'ang,CHENG Ze.Core temperature estimation of lithium ion battery based on FFRLS-UKF[J].Chinese Journal of Power Sources,2021,45(11):1458-1462. |
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| Authors: | WANG Ping ZHANG Ji'ang CHENG Ze |
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