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Online parameter and state estimation of lithium-ion batteries under temperature effects

机译：温度效应下锂离子电池的在线参数和状态估计

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In this paper, a hybrid estimation technique is proposed for lithium-ion batteries. This strategy makes use of state-space observer theory to reduce the complexity of the design and the stability analysis. However, the battery's parameters knowledge is required for the state-space model, which limits the performance as the battery's parameters vary. Therefore, an online parameter identification strategy is proposed to track the parameters deviation. The stability of the closed-loop estimation scheme is guaranteed by Lyapuriov's direct method. Unlike other estimation techniques where temperature effects are ignored, this paper proposes a universal compensation strategy which can be used with many estimation algorithms available in the literature. The performance of the proposed scheme is validated through a set of experiments under different currents and temperatures along with comparison against an adaptive observer. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文提出了一种用于锂离子电池的混合估计技术。该策略利用状态空间观测器理论来减少设计和稳定性分析的复杂性。但是，状态空间模型需要电池的参数知识，这会限制电池参数变化时的性能。因此，提出了一种在线参数辨识策略来跟踪参数偏差。 Lyapuriov的直接方法保证了闭环估计方案的稳定性。与其他忽略温度影响的估算技术不同，本文提出了一种通用补偿策略，该策略可与文献中提供的许多估算算法一起使用。通过在不同电流和温度下进行的一组实验以及与自适应观测器的比较，验证了所提出方案的性能。 （C）2016 Elsevier B.V.保留所有权利。

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