本发明公开了一种基于滤波的锂电池核心与表面温度估计方法，属于状态估计技术领域。所述方法通过利用滤波方法进行系统状态的迭代，不需要提前知道系统噪声和扰动的先验分布，增加了状态变量方法的适用性；在状态变量迭代的过程中，用多胞体对粒子滤波中每个粒子进行包裹，同步进行粒子滤波粒子的迭代和空间体的迭代，使用多胞体对粒子的扩散范围进行区域限制，使粒子的分布更加接近真实值且更为密集；粒子分布密集意味着粒子的权重更加接近，小权值的粒子数量更少，避免了在重采样过程中被替换，保留了粒子的多样性，从而解决传统粒子滤波算法过程中出现的粒子匮乏导致的系统鲁棒性较差的问题。

本发明公开了一种基于滤波的锂电池核心与表面温度估计方法，属于状态估计技术领域。所述方法通过利用滤波方法进行系统状态的迭代，不需要提前知道系统噪声和扰动的先验分布，增加了状态变量方法的适用性；在状态变量迭代的过程中，用多胞体对粒子滤波中每个粒子进行包裹，同步进行粒子滤波粒子的迭代和空间体的迭代，使用多胞体对粒子的扩散范围进行区域限制，使粒子的分布更加接近真实值且更为密集；粒子分布密集意味着粒子的权重更加接近，小权值的粒子数量更少，避免了在重采样过程中被替换，保留了粒子的多样性，从而解决传统粒子滤波算法过程中出现的粒子匮乏导致的系统鲁棒性较差的问题。