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锂离子动力电池健康状态估计算法研究

中文摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-21页
    1.1 研究意义第9-11页
    1.2 影响电池 SOH 的因素第11-13页
    1.3 电池 SOH 估计研究现状第13-20页
        1.3.1 SOH 定义方法第13-14页
        1.3.2 SOH 估计方法国内研究现状第14-15页
        1.3.3 SOH 估计方法国外研究现状第15-17页
        1.3.4 SOH 估计方法第17-20页
    1.4 全文主要内容第20-21页
第2章 电池循环实验及数据分析第21-33页
    2.1 实验设备介绍第21-22页
    2.2 健康状态评估实验第22-28页
        2.2.1 实验步骤第23-25页
        2.2.2 测试特性分析第25-28页
    2.3 电池寿命实验第28-31页
        2.3.1 实验步骤第28-29页
        2.3.2 实验数据第29-30页
        2.3.3 实验数据整理第30-31页
    2.4 本章小结第31-33页
第3章 基于电压曲线拟合法的 SOH 估计第33-43页
    3.1 电压曲线拟合法估算 SOH 的算法第33-39页
        3.1.1 电池充电电压曲线的归一化第33-34页
        3.1.2 基准曲线的选取第34-35页
        3.1.3 BP 神经网络拟合基准曲线第35-36页
        3.1.4 归一化电压曲线精度验证第36-39页
    3.2 电压曲线拟合法估计电池 SOH第39-42页
    3.3 本章小结第42-43页
第4章 基于自适应电压曲线拟合法的 SOH 估计第43-53页
    4.1 自适应电压曲线拟合模型的建立第43-45页
    4.2 自适应电压曲线拟合模型参数估算第45-47页
    4.3 模型精度验证第47-49页
        4.3.1 用电压曲线证明模型精度第47-48页
        4.3.2 用参数证明模型模型精度第48-49页
    4.4 自适应电压曲线拟合法估计电池 SOH第49-51页
    4.5 自适应电压曲线拟合法与电压曲线拟合法估算结果对比第51页
    4.6 本章小结第51-53页
第5章 总结与展望第53-55页
    5.1 全文总结第53页
    5.2 工作展望第53-55页
参考文献第55-60页
作者简介及科研成果第60-62页
致谢第62页

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