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。     

基于模糊控制的光储三端口变换器研究

针对传统三端口变换器体积大传输效率低、开关管较多导致控制复杂的问题,通过拓扑推演得到一种基于交错并联Buck/Boost与双有源桥共用的新型三端口变换器拓扑结构,在减少开关管使用数量的同时提高了变换器的效率。由于三端口变换器非线性强、时变性强,难以建立精确的数学模型,若采用传统控制方式存在精度低、响应时间长等劣势,提出一种模糊PI控制规则,通过对PI参数进行实时调整,改善变换器的动态响应特性。仿真分析可得,基于模糊PI的控制策略在增强系统的鲁棒性的同时降低了超调。最后设计一台240W样机,实验结果表明样机效率达到91%,抗干扰能力强且响应迅速。