[发明专利]基于离散滑模观测器的锂电池内部温度估计方法

说明书

本发明公开了一种基于离散滑模观测器的锂电池内部温度估计方法。它包括以下步骤：首先，建立用于内部温度估计的锂电池离散状态空间模型；其次，实时采集工况下锂电池的工作电压、工作电流、表面温度和外界环境温度；然后，在线辨识锂电池离散状态空间模型参数；最后，构建离散滑模观测器，实现对锂电池内部温度的实时估计。本发明方法不仅具有良好的温度估计效果，同时能够严格保证观测器的收敛性，且对锂电池热模型建模误差、模型参数的摄动和外部扰动表现出较强的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及车用锂电池技术领域，具体涉及一种基于离散滑模观测器的锂电池内部温度估计方法。

背景技术

锂电池具有能量密度高、无记忆效应、环境污染低、循环寿命长等优点，在电动汽车上得到越来越多的应用。锂电池作为电动汽车的关键部件，其温度过高或过低对锂电池的性能、寿命和安全性有重要的影响，进而影响整车的动力性、经济性和安全性。

电池温度是电池管理系统进行热管理的一个重要参数，其数值对于估计电池剩余电量、制定热管理策略均具有重要的意义。

目前，传统的电池温度直接测量的方法主要有以下两种：一种方法是通过在电池表面安装温度传感器进行测量，得到电池表面温度，但是这种方法存在滞后性，测量得到的表面温度无法真实反映电池的内部状态，这是因为电池的热量是自内而外散发的，这个导热过程需要一段时间，因此电池内外存在温差；另一种是通过在电池内部内置温度传感器来测量电池内部温度，但这一方法目前只能在电池生产过程中进行，或在实验室环境下使用，对实际工况下的电池并不适用，这是因为在每个电池内部内置传感器不仅会增加成本，而且会降低电池的性能和安全性。

除了上述采用温度传感器的直接测量方法之外，还可以通过软测量的方式来估计出锂电池的内部温度。目前，用于估计锂电池内部温度方法有卡尔曼滤波算法、电池内阻-温度法、温度-阻抗谱法等。

中国发明专利(CN104462847A)于2014年12月23日公开的《一种电池内部温度实时预测方法》，它将电池分为内核和外壳，分别建立温度预测模型；通过实验的方法获取电池内部和表面材质比热容、电池内核-外壳以及外壳-外界的热阻参数、电池开路电压曲线、开路电压随温度变化曲线等信息；利用卡尔曼滤波方法对电池内部温度进行实时跟踪和修正，将实时电池表面和环境温度输入预测模型，实时预测电池内部温度。但是该方法存在不足：

1)卡尔曼滤波算法要求过程噪声和观测噪声是白噪声且噪声的均值、方差等统计特性已知，这在实际应用中是很难满足的，不仅因为噪声统计特性很难获得，而且白噪声也仅在理想条件下存在；

2)卡尔曼滤波算法对锂电池温度预测模型精度要求较高，当模型中的参数因温度、老化、寿命等因素的影响而发生变化时，会造成较大的温度预测误差，甚至发散。

中国发明专利(CN104865534A)于2015年08月26日公开了《一种单体电池内部温度估计方法》，该方法包括离线部分和在线部分，其中，离线部分包括：a1)获得电池单体在不同温度情况下的内阻特性；a2)根据所述内阻特性获取电池内部温度与电池内阻的标准关系；在线部分包括：b1)在线检测当前工作电池的电流、端电压及表面温度；b2)根据所述电流和端电压在线估计当前工作电池的电池内阻；b3)根据步骤b2)获得的电池内阻、步骤b1)获得的表面温度及步骤a2)获得的标准关系估计当前工作电池的内部温度。其存在的不足为：

仅考虑了电池内阻与电池内部温度之间的关系，采用离线方式获取电池内部温度与电池内阻的标准关系，而锂电池工作过程中，除了温度，电池内阻这一参数还受其他因素的影响而发生变化，比如循环次数、充放电倍率、荷电状态、老化程度等，因此会存在较大的估计误差。

发明内容