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准确的内部温度估计对动力电池的安全使用至关重要,为了在线获取准确的电池内部温度,本文提出一种基于温度估计模型的ESO-UKF电池内部温度估计方法。其中温度估计模型由Bernardi生热模型与热路传热模型组成,生热模型中端电压由神经网络获取,传热模型参数由递推最小二乘法辨识得到;该算法利用温度估计模型的离散状态空间描述,提出ESO-UKF进行电池内部温度的在线估计,将影响估计精度的传感器偏差视为扩展状态与原状态一起估计,实现了对不确定状态的估计;测试验证表明该算法的估计误差小于1℃,能够实现多工况下内部温度的在线估计,估计精度高、适应性强。 相似文献
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为了探究邕宁闸坝混凝土施工温控方案,以该工程12#溢流闸坝为研究对象,建立三维有限元模型进行仿真计算,分析混凝土在3种施工方案下的温度场和温度应力。研究表明:低温季节采用方案1进行施工时,施工过程中温度场与温度应力均满足规范要求;高温季节采用方案2进行施工时,施工过程中最高温度与最大温度应力值均不满足规范要求;高温季节采用方案3进行施工时,施工过程中最高温度与最大应力值均满足规范要求。建议低温季节浇筑时采用自然入仓的浇筑方式;高温季节浇筑时,应控制底板混凝土浇筑温度不超过14 ℃,闸墩混凝土浇筑温度不超过16 ℃,同时采取通水冷却措施。计算结果可为邕宁闸坝及类似工程施工方案设计提供参考。 相似文献
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