| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 电池模型的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 电池SOC估算国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 技术路线 | 第16-17页 |
| 第2章 锂离子电池特性 | 第17-23页 |
| 2.1 锂离子电池工作原理及特点 | 第17-19页 |
| 2.2 锂离子电池特性及分析 | 第19-22页 |
| 2.2.1 电压特性 | 第19-20页 |
| 2.2.2 容量特性 | 第20-21页 |
| 2.2.3 电池SOC定义 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 锂离子电池建模 | 第23-45页 |
| 3.1 电池模型建立 | 第23-24页 |
| 3.2 电池模型参数辨识 | 第24-34页 |
| 3.2.1 开路电压U_(oc)辨识 | 第26-28页 |
| 3.2.2 欧姆内阻R_o辨识 | 第28-30页 |
| 3.2.3 极化参数辨识 | 第30-34页 |
| 3.3 动力电池模型参数简化 | 第34-38页 |
| 3.4 电池模型仿真验证 | 第38-43页 |
| 3.4.1 极化时间常数简化前后的电池模型参数精度验证 | 第40-41页 |
| 3.4.2 带温度因子的电池模型精度验证 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 锂离子电池SOC估算方法建模 | 第45-62页 |
| 4.1 基于扩展卡尔曼滤波的SOC估算方法 | 第45-51页 |
| 4.1.1 Kalman滤波算法 | 第46-48页 |
| 4.1.2 扩展Kalman滤波算法 | 第48-50页 |
| 4.1.3 基于EKF的SOC估算模型 | 第50-51页 |
| 4.2 基于无迹卡尔曼滤波的SOC估算方法 | 第51-54页 |
| 4.2.1 无迹变换 | 第52页 |
| 4.2.2 无迹卡尔曼滤波算法 | 第52-54页 |
| 4.3 基于加权递归最小二乘的SOC估算方法 | 第54-60页 |
| 4.3.1 多元线性回归 | 第55-56页 |
| 4.3.2 多元加权递归线性回归 | 第56-58页 |
| 4.3.3 基于WRLS的SOC估算模型 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 锂离子电池SOC估算方法仿真及鲁棒性分析 | 第62-76页 |
| 5.1 三种SOC估算算法的精度评价 | 第63-67页 |
| 5.1.1 SOC估算模型的收敛性 | 第63-64页 |
| 5.1.2 电流对SOC估算算法估算精度的影响验证 | 第64-66页 |
| 5.1.3 温度对SOC估算算法估算精度的影响验证 | 第66-67页 |
| 5.2 SOC估算模型鲁棒性评价 | 第67-74页 |
| 5.2.1 引入测量误差的鲁棒性分析 | 第68-69页 |
| 5.2.2 电池模型参数摄动下的鲁棒性分析 | 第69-74页 |
| 5.3 本章小结 | 第74-76页 |
| 第6章 结论 | 第76-78页 |
| 6.1 研究总结 | 第76-77页 |
| 6.2 研究展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间获得与论文相关的科研成果 | 第83页 |
