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摘要

电动或混合动力汽车锂离子电池内温度是影响其老化的重要因素。一般不测量，它可以从外部测量和模型中重建。本文提出了一个电池模块中传热的简化模型，得到了一个线性参数变化(LPV)模型。然后，提出了一个多位观测器来估计电池温度和内阻，保证收敛速度和估计状态噪声之间的权衡。实验结果表明，通过内阻重构进行诊断和温度估算。概述

这项工作中研究的锂离子电池组由许多模块组成，而这些模块又由几个棱柱电池组成。通过安装在所装备模块间隙中的热敏电阻在车辆中测量电池温度。因此，测量给出了模块中捕获的空气温度的图像，并对电池温度的信息进行了平滑和延迟处理。这种降低可以达到几十度，具有很长的时间延迟，导致功率限制策略非常保守。此外，这意味着不能正确估计内部参数，这些参数根据内部温度而变化。因此，有必要估计尽可能接近电芯的温度。为此，可以通过使用热模型，从模块水平上给出的外部测量中重建电芯的温度和内阻。本文采用内阻估计的方法，通过检测异常情况来监测电池的安全性。电池模块中传热模型，导致了一个线性参数变化(LPV)模型。然后，一种所谓的具有保证收敛性的多位观测器来估计电池的温度和内电阻，提出了一种限制高观测器增益条件下测量噪声放大的方法。本文的主要贡献有两个方面:一是为LPV系统的观测器设计提供了一种通用方法，以确保估计的收敛性，并在收敛速度和估计状态的噪声之间进行权衡;锂离子电池内阻和温度的估计，实现简单，并建立在电动或混合动力汽车电池的车载诊断。

热模型

为了设计电芯温度观察器，必须建立一个面向控制但具有代表性的模型。在我们的案例中，电池模块包含几个棱柱形电芯，后者考虑的是一个圆柱形电池。所提出的零维模型的主要假设是，电池具有相同的均匀温度（这已从测量中得到验证），并通过自然对流与模块中的空气交换热量。用于批量生产车辆的热敏电阻测量空气温度。根据电池组的冷却模式，模块是否通过对流冷却。电池模块的热模型基于使用等效热阻的热流平衡物理方程，传热情况如图1所示，其中考虑了四种温度：电池温度Tcell、传感器Tsens给出的温度、冷却壳体Tcas的温度和空气冷却模块Tair的温度。电芯边缘和核心温度之间的差异并不能证明另一种状态。在第一个节点上，通过对产生的˙Q1和损失的˙Q2之间的差进行积分，得到温度Tcell：其中CV1为电池恒体积(J/K)下的热容。热流˙Q1是由焦耳效应和化学反应产生的

以R为电池内阻（Ω），Ibat为电池的充放电电流，(A)，?为电池反应的熵变，n为交换的电子数，F为法拉第常数，对于考虑的化学，可以忽略化学贡献，因此

电池失去的热流˙Q2是由模块内的空气对流造成的：其中，Reff1=1、h1A1为热阻，A1为被冷却空气扫过的面积（m2），h1为传热系数（W/m2/K）。在第二个节点上，由传感器Tsens测量的温度依次被建模为：

在CV2下，模块内空气的恒体积(J/K)下的热容，热流˙Q3同样由热阻表示

最后在第三个节点上，用相同的方法得到温度Tcas：

其中Cp3为外部空气在恒压(J/K)下的热容，其中

据了解，内阻受到SOC、温度或电流符号等许多因素的影响。为了估计器的设计，假设电池内电阻在广泛的电池运行条件下变化相当慢，因为SOC和电池温度通常也是缓慢变化的。当电池几乎充满电或深度放电时，这些操作条件不太可能发生，因为电池管理系统需要预先防止它们发生。另一方面，也旨在从估计的内电阻中检测异常的电池状态。因此，为了避免由于SOC、温度、电池电压等参数的值不正确而无法检测到异常情况，我们简单地假设电池内电阻R缓慢变化。然而，如果有必要，可以使用一个更复杂的模型来处理内阻。因此，最后，热模型可以写成一个状态空间模型这些参数，由于所考虑的温度变化而被假定为常数，可以从理论上计算出来，定义系统状态向量，输入和输出分别定义为x=[TcellTsensTcasR]，u=Tair和y=Tcell，一个连续时间t下的线性参数变化(LPV)模型：

为了实现热模型（14）的参数识别，在电池组中引入了一个实验模块。该模块，如图2所示，被安装在大多数内部单元(红色，Tcell)、批量生产温度传感器(绿色，Tsens)和放置在外壳上的热电偶(蓝色，Tcas)之间。进行了一个电池使用的循环，在充电之后是一个典型的电动汽车(EV)充电消耗。收集到的数据被分为两部分，一个仅用于参数估计的识别集和一个用于模型测试的验证集。

为了同时估计锂离子电池组的电池温度和内电阻，已经进行了一种面向控制的热建模。这导致了一个LPV模型，从中可以设计一个保证收敛的观察者。提出了一种限制测量噪声对估计的影响的LPV系统的通用方法。考虑到已在真实数据上证明的估计的质量，可以将建议的观测器纳入电动汽车的电池管理系统，以提高电池的可用性、寿命和安全性。事实上，同时重建细胞温度和内阻使开发诊断功能成为可能，例如检测过度充电，增加了电池充电过程中的安全性。

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