【电池温度监测】基于扩展卡尔曼滤波EKF和双扩展卡尔曼滤波DEKF监测电池温度，采用阻抗测量 含真实值附Matlab代码

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🔥 内容介绍

电池温度是影响电池性能和寿命的关键因素之一。准确、实时地监测电池温度对于电池管理系统 (BMS) 的安全性和可靠性至关重要。传统的温度传感器容易受到环境干扰，精度有限，且难以在复杂环境下长期稳定工作。因此，发展一种鲁棒性强、精度高的电池温度监测方法具有重要意义。本文提出一种基于扩展卡尔曼滤波 (Extended Kalman Filter, EKF) 和双扩展卡尔曼滤波 (Dual Extended Kalman Filter, DEKF) 的电池温度监测方法，结合阻抗测量技术，有效提高温度监测的精度和可靠性。

1. 系统建模

电池温度动态过程可用一阶线性微分方程描述：

2. 扩展卡尔曼滤波 (EKF)

3. 双扩展卡尔曼滤波 (DEKF)

4. 阻抗测量

电池内阻可以通过阻抗谱测量获得。通过施加不同频率的交流信号，并测量电池的电压和电流响应，可以得到电池的阻抗谱。内阻是阻抗谱在低频段的实部。阻抗谱的测量可以利用EIS技术实现，并通过拟合等效电路模型来提取电池内阻信息。

5. Matlab 代码实现

以下为基于 EKF 的电池温度监测 Matlab 代码示例 (DEKF 实现类似，此处省略)：

% 线性化
F = 1 + x_dot*dt/x(1); % Jacobian matrix
H = 1;

% 状态预测
P_predict = F*P*F' + Q;

% 卡尔曼增益
K = P_predict*H'/(H*P_predict*H' + R);

% 状态更新
x = x_predict + K*(Tm(i) - x_predict);
P = (eye(1) - K*H)*P_predict;

% 记录结果
T_est(i) = x(1);
end

% 绘图
plot(Tm, 'b', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(T_est, 'r', 'LineWidth', 2);
legend('测量温度', '估计温度');
xlabel('时间步');
ylabel('温度 (°C)');
grid on;

6. 结论

本文提出了一种基于 EKF 和 DEKF 的电池温度监测方法，并结合阻抗测量技术，有效提高了电池温度监测的精度和可靠性。 Matlab 代码示例展示了 EKF 的基本实现过程。 未来的研究可以集中在更复杂的电池热力学模型、更精确的参数估计方法以及 DEKF 的实际应用等方面。 此外，还需要考虑不同电池类型、工作环境以及老化程度对算法性能的影响，从而提高算法的普适性和鲁棒性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 邓青.基于改进EKF算法锂电池SOC估算的研究[D].福建工程学院,2018.DOI:CNKI:CDMD:2.1018.149648.

[2] 王文亮、何锋、蒋雪生、郑永樑.基于双扩展卡尔曼滤波锂电池荷电状态估算研究[J].电子测量技术, 2020, 43(19):4.

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