基于双卡尔曼滤波算法的动力电池内部温度估计 |
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引用本文: | 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. |
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作者姓名: | 熊瑞 李幸港 |
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作者单位: | 北京理工大学机械与车辆学院 北京 100081 |
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基金项目: | 北京市科技计划高可靠性全气候电池工程化技术开发资助项目 |
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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。
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关 键 词: | 电动汽车 动力电池 内部温度估计 双扩展卡尔曼滤波 |
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