动力电池SOH在线实时估计算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.1 电动汽车的优势 | 第10-11页 |
| 1.1.2 国内外电动车技术路线 | 第11页 |
| 1.2 课题的研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 电池的性能指标 | 第12-14页 |
| 1.3.1 电池SOC的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 电池SOH的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本课题的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 锂电池的工作原理及影响SOH的因素 | 第16-24页 |
| 2.1 电池分类与对比 | 第16-19页 |
| 2.1.1 锂电池工作原理 | 第17页 |
| 2.1.2 电池的结构 | 第17-18页 |
| 2.1.3 不同锂电池优缺点 | 第18-19页 |
| 2.1.4 锂离子电池的主要参数介绍 | 第19页 |
| 2.2 锂电池不同链接方式对电池组SOH讨论 | 第19-21页 |
| 2.2.1 并联方式 | 第20页 |
| 2.2.2 串联方式 | 第20-21页 |
| 2.2.3 两种接法健康性的比较 | 第21页 |
| 2.3 影响SOH几个因素 | 第21-24页 |
| 第三章 预测电池SOH等效电路模型建立和参数辨识 | 第24-40页 |
| 3.1 电池SOH模型概述 | 第24-27页 |
| 3.1.1 SOH电化学模型 | 第24页 |
| 3.1.2 SOH经验模型 | 第24-25页 |
| 3.1.3 电池SOH等效电路模型 | 第25-27页 |
| 3.2 SOH等效电路参数辨识 | 第27-40页 |
| 3.2.1 建立数学模型 | 第27-29页 |
| 3.2.2 最小二乘法 | 第29-32页 |
| 3.2.3 SOH等效电路参数辨识步骤与仿真 | 第32-37页 |
| 3.2.4 检验辨识参数 | 第37-40页 |
| 第四章 粒子滤波算法预测电池SOH | 第40-48页 |
| 4.1 粒子滤波算法 | 第40-44页 |
| 4.1.1 SIS算法 | 第40-42页 |
| 4.1.2 粒子滤波原理 | 第42页 |
| 4.1.3 重要性概率密度选择 | 第42-43页 |
| 4.1.4 重采样(resampling) | 第43-44页 |
| 4.2 粒子滤波预测SOH | 第44-45页 |
| 4.3 SOH预测实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 第五章 遗传粒子滤波算法(GPF)预测电池SOH | 第48-56页 |
| 5.1 遗传算法介绍 | 第48-51页 |
| 5.2 GPF算法描述 | 第51-54页 |
| 5.3 SOH预测实验结果与分析 | 第54-55页 |
| 5.4 两种算法仿真结果分析 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 全文总结 | 第56页 |
| 6.2 本文主要创新点 | 第56-57页 |
| 6.3 全文展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第62-63页 |
