| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究意义及课题来源 | 第11-12页 |
| 1.2 电池技术发展概述 | 第12-14页 |
| 1.3 电池管理系统发展现状 | 第14-16页 |
| 1.4 研究重点及难点 | 第16-17页 |
| 1.5 论文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 锂离子电池的等效模型及参数辨识 | 第18-35页 |
| 2.1 锂离子电池的结构及其实验特性 | 第18-21页 |
| 2.1.1 电池结构和工作原理 | 第18-19页 |
| 2.1.2 锂离子电池的充放电实验 | 第19-21页 |
| 2.2 锂离子电池等效模型的建立 | 第21-26页 |
| 2.2.1 常见等效电路模型分析 | 第22-25页 |
| 2.2.2 基于恒定参数的等效电路模型 | 第25-26页 |
| 2.3 基于动态参数的等效电路模型 | 第26-33页 |
| 2.3.1 锂离子电池MATLAB建模 | 第27-29页 |
| 2.3.2 参数辨识 | 第29-33页 |
| 2.4 模型效果 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于EKF的SOC估算算法 | 第35-45页 |
| 3.1 现有SOC算法介绍 | 第35-38页 |
| 3.1.1 安时法 | 第35-36页 |
| 3.1.2 开路电压法 | 第36页 |
| 3.1.3 卡尔曼滤波法 | 第36-37页 |
| 3.1.4 神经网络法 | 第37-38页 |
| 3.2 扩展卡尔曼滤波 | 第38-41页 |
| 3.2.1 基于扩展卡尔曼滤波的SOC估算算法及其MATLAB实现 | 第39-41页 |
| 3.3 算法验证 | 第41-44页 |
| 3.3.1 验证结果 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 电池健康状态及寿命预测 | 第45-71页 |
| 4.1 锂离子电池SOH衰减原因及电池SOH估算 | 第45-46页 |
| 4.2 几种常见的SOH估算方法 | 第46-47页 |
| 4.3 锂离子电池健康度（SOH）估算 | 第47-54页 |
| 4.3.1 电池欧姆内阻与电池SOH估计 | 第47-48页 |
| 4.3.2 双脉冲测试法 | 第48-50页 |
| 4.3.3 基于双脉冲测试法的SOH估计实验结果 | 第50-54页 |
| 4.4 基于SOH的电池寿命预测 | 第54-60页 |
| 4.5 粒子滤波在电池寿命预测中应用 | 第60-69页 |
| 4.5.1 电池寿命预测模型建立 | 第61-63页 |
| 4.5.2 基于粒子滤波的电池寿命预测算法实现 | 第63-66页 |
| 4.5.3 仿真结果 | 第66-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-74页 |
| 5.1 工作总结 | 第71-72页 |
| 5.2 工作展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |