基于ESO-UKF的动力电池内部温度在线估计

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。