基于无迹Kalman滤波算法的电池内部温度估计

doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2022.01.019

摘要/Abstract

摘要：

为实时监测车用锂离子动力电池内部温度,提高电池性能,提出了一种非线性无迹Kalman滤波(UKF) 估计算法。对某一2.6 Ah三元单体锂离子电池,建立等效可变参数热模型;用状态方程分析法,建立电池内部外部温度的关联并离散化;用递推最小二乘法(RLS)辨识热模型中时间、表面温度、环境温度、输入电流4种热参数,实时更新系统状态与观测方程的参数矩阵,结合UKF算法,实现电池内部温度估计。通过Matlab搭建仿真模型,用混合动力脉冲能力特性(HPPC)、动态应力测试(DST)以及恒流3种工况,来验证算法精度。结果表明：对于这3种工况,该UKF算法均可在1 ℃内估计电池内部温度。

关键词: 电动汽车, 动力电池, 电池内部温度, 实时监测, 递推最小二乘法(RLS), 无迹Kalman滤波(UKF)算法

Abstract:

A nonlinear unscented Kalman filter (UKF) estimation algorithm was proposed for real-time monitoring lithium-ion power battery’s internal temperature to improve the vehicle power battery’s performances. An equivalent variable parameter thermal model was established for a 2.6 Ah ternary lithium ion battery; The correlation between the internal and external temperature of the battery is established and discretized by the state equation analysis method; The recursive least square (RLS) method is used to identify the four thermal parameters of time, surface temperature, ambient temperature and input current in the thermal model, update the parameter matrix of system state and observation equation in real time, and realize the estimation of battery internal temperature combined with UKF algorithm. The simulation model is built by MATLAB, and the accuracy of the algorithm is verified by three working conditions: hybrid impulse capability characteristic (HPPC), dynamic stress test (DST) and constant current. The results show that the UKF algorithm can estimate the internal temperature of the battery within 1℃ for these three working conditions.

Key words: electric cars, power batteries, internal temperature of battery, monitoring in real time, recursive least squares (RLS), unscented Kalman filter (UKF) algorithm

中图分类号:

TB114.3

陈德海, 王昱朝, 孙仕儒, 雷志军. 基于无迹Kalman滤波算法的电池内部温度估计[J]. 汽车安全与节能学报, 2022, 13(1): 186-193.

CHEN Dehai, WANG Yuzhao, SUN Shiru, LEI Zhijun. Estimation of battery internal temperature based on unscented Kalman filter algorithm[J]. Journal of Automotive Safety and Energy, 2022, 13(1): 186-193.

图/表 13

标称电压	3.7 V
质量	(46±2) g
充电温度	-10 ~ 45 ℃
放电温度	-20 ~ 60 ℃
电池容量	2.6 AWh
内阻	20 mΩ

表1 三元18650型锂离子电池参数

图1 三元锂单体电池热路模型

图2 简化等效电池热模型

图3 电池SOC与熵热系数的关系

图4 温度与充放电效率拟合曲线

参数	数值	置信区间（95%的置信度）
p₁	1.408×10^-4	（0.270 7,2.546）×10^-4
p₂	-12.14×10^-3	（-17.690,6.594）×10^-3
p₃	6.331×10^-1	（5.509,7.153）×10^-1
p₄	8.095×10	（7.916,8.274）×10

表2 温度与充放电效率之间的拟合参数

图5 递推最小二乘法原理流程

图6 RLS辨识的系统

工况	R_in / (K·W^-1)	R_out/ (K·W^-1)	C_c/ (J·K^-1)	C_s/ (J·K^-1)
恒流	1.112	9.002	21.344	1.000
HPPC	1.234	4.051	38.420	1.000
DST	1.416	3.000	50.225	1.000

表3 热模型参数

图7 实验室实验设备

图8 UKF算法估计电池内部温度原理流程图

图9 UKF算法估计电池表面温度的实验结果及误差

图10 3种工况下实验仿真结果及误差

参考文献 12

[1]	张剑波, 卢兰光, 李哲. 车用动力电池系统的关键技术与学科前沿[J]. 汽车安全与节能学报, 2012,3(2):87-104.
	ZHANG Jianbo, LU Languang, LI Zhe. Key technologies and subject frontiers of vehicle power battery systems[J]. J Auto Safe Energy, 2012,3(2):87-104. (in Chinese)
[2]	王震坡, 袁昌贵, 李晓宇. 新能源汽车动力电池安全管理技术挑战与发展趋势分析[J]. 汽车工程, 2020,42(12):1606-1620.
	WANG Zhenpo, YUAN Changgui, LI Xiaoyu. Analysis of safety management technology challenges and development trend of new energy vehicle Power battery[J]. Automotive Engineering, 2020,42(12):1606-1620. (in Chinese)
[3]	MEI Wenxin, CHEN Haodong, SUN Jinhua, et al. Numerical study on tab dimension optimization of lithium-ion battery from the thermal safety perspective[J]. Appl Therm Engineering, 2018,142:148-165.
[4]	于维珂, 汪涛, 杨尘. 储能用锂离子电池充放电能量效率的影响因素[J]. 电池, 2020,50(6):552-555.
	YU Weike, WANG Tao, YANG Chen. Factors affecting the charging and discharging energy efficiency of lithium-ion batteries for energy storage[J]. Battery, 2020,50(6):552-555. (in Chinese)
[5]	KIM Youngki, MOHAN Shankar, Siegel J B, et al. The estimation of radial temperature distribution in cylindrical battery cells under unknown cooling conditions[C]// 52nd IEEE Conf Decision Control, 2013: 5680-5685.
[6]	洪晓斌, 李年智, 尹文伟, 等. 基于电阻层析成像的汽车动力电池内部温度监测[J]. 光学精密工程, 2014,22(1):193-203.
	HONG Xiaobin, LI Nianzhi, YIN Wenwei, et al. Internal temperature monitoring of automotive power batteries based on resistance tomography[J]. Opti Precision Engi, 2014,22(1):193-203. (in Chinese)
[7]	赵乔. 储能电池的建模与内部温度估计研究[D]. 郑州: 郑州大学, 2020.
	ZHAO Qiao. Research on modeling and internal temperature estimation of energy storage battery[D]. Zhengzhou: Zhengzhou University, 2020. (in Chinese)
[8]	刘新天, 张胜, 何耀, 等. 基于简化可变参数热模型的锂电池内部温度估计[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2019,47(4):44-52.
	LIU Xintian, ZHANG Sheng, HE Yao, et al. Internal temperature estimation of lithium battery based on simplified variable parameter thermal model[J]. J South Chin Univ Tech: Nat Sci Ed, 2019,47(4):44-52. (in Chinese)
[9]	刘光明, 欧阳明高, 卢兰光, 等. 锂离子电池内部温度场的传递函数在线估计[J]. 汽车安全与节能学报, 2013,4(1):61-66.
	LIU Guangming, OUYANG Minggao, LU Languang, et al. Online estimation of transfer function of internal temperature field of lithium-ion battery[J]. J Auto Safe Energy, 2013,4(1):61-66. (in Chinese)
[10]	LIN Xinfan E Hector Perez SIEGEL Jason B; et al. Online parameterization of lumped thermal dynamics in cylindrical lithium ion batteries for core temperature estimation and health monitoring[J]. IEEE Transa Contr Syst Techn, 2012,21(5):1745-1754.
[11]	朱聪, 李兴虎, 宋凌珺. 电动汽车用锂离子电池生热速率模型[J]. 汽车工程, 2014,36(2):174-180.
	ZHU Cong, LI Xinghu, SONG Lingjun. Model of raw heat rate of lithium-ion battery for electric vehicles[J]. Auto Engineering, 2014,36(2):174-180. (in Chinese)
[12]	梁志国. 非均匀采样条件下残周期正弦波形的最小二乘拟合算法[J]. 计量学报, 2021,42(3):358-364.
	LIANG Zhiguo. The least squares fitting algorithm for a residual periodic sine waveform under nonuniform sampling conditions[J]. J Metrology, 2021,42(3):358-364. (in Chinese)

[1]	邵锦才, 何致远, 王子辉. 轮毂直驱电动汽车速度传感器的故障容错控制[J]. 汽车安全与节能学报, 2022, 13(1): 78-85.
[2]	高索芬, 郝瀚. 北京市纯电动出租车换电技术用户接受度研究[J]. 汽车安全与节能学报, 2022, 13(1): 176-185.
[3]	张锐, 姚恩建, 张永生. 电动汽车混入条件下多方式动态交通分配模型[J]. 汽车安全与节能学报, 2021, 12(4): 540-550.
[4]	李家林, 奥迪, 王杨, 熊锐. 独立驱动电动汽车模型参考自适应稳定性控制[J]. 汽车安全与节能学报, 2021, 12(3): 355-363.
[5]	蔡森林, 魏名山, 宋盼盼, 魏洪革. 基于直流道液冷板的动力电池冷却性能仿真[J]. 汽车安全与节能学报, 2021, 12(3): 380-385.
[6]	王煜安, 罗佳鑫, 王亚超, 王欣, 葛蕴珊, 蒋震. 不同能量管理策略的增程电动汽车排放的实际道路试验[J]. 汽车安全与节能学报, 2021, 12(2): 219-225.
[7]	李宗华, 翟钧, 王贤军, 马明泽, 刁冠通. 基于使用行为的电动汽车驾驶员里程焦虑模型[J]. 汽车安全与节能学报, 2021, 12(2): 226-231.
[8]	董振鹏, 祖炳锋, 周建伟, 徐佳晨. 基于交通信息的电动汽车制动策略及仿真[J]. 汽车安全与节能学报, 2021, 12(1): 35-42.
[9]	匡柯, 任东生, 韩雪冰, 郑岳久, 孙跃东. 车用大尺寸锂离子动力电池性能的仿真与分析[J]. 汽车安全与节能学报, 2021, 12(1): 116-124.
[10]	丁鹏, 邹晔, 张美娟, 蒋豪, 张鹏博. 混合动力发动机与动力电池冷却余热双向循环预热[J]. 汽车安全与节能学报, 2021, 12(1): 125-132.
[11]	穆道斌, 谢慧琳, 吴伯荣. 锂离子电池固体电解质的研究与进展[J]. 汽车安全与节能学报, 2020, 11(4): 415-427.
[12]	丁镇涛, 邓涛, 吴昌军, 尹燕莉, 周丹. 多自由度球形感应电机的驱动控制策略[J]. 汽车安全与节能学报, 2020, 11(4): 538-545.
[13]	郝琪, 李海伦, 崔宏伟, 田钰楠, 刘正午. 考虑侧面柱碰的电动汽车车门多学科优化设计[J]. 汽车安全与节能学报, 2020, 11(3): 314-321.
[14]	王超, 陈德海, 王昱朝, 朱正坤, 邹争明. 基于无迹 Kalman 滤波算法的动力电池荷电状态估计[J]. 汽车安全与节能学报, 2020, 11(3): 379-389.
[15]	徐晓明, 袁秋奇, 张扬军, 胡昊. 极耳侧加热条件下锂离子电池热失控的数值分析[J]. 汽车安全与节能学报, 2020, 11(3): 388-396.