基于高阶PNGV模型的动力电池SOC估计
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-17页 |
| ·车用动力电池的发展 | 第7-8页 |
| ·电池管理系统的概述 | 第8-11页 |
| ·组成和功能 | 第8-9页 |
| ·电池管理系统的国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·BMS存在的主要问题 | 第11页 |
| ·SOC估计研究现状 | 第11-15页 |
| ·SOC标定 | 第11-12页 |
| ·SOC估算方法 | 第12-15页 |
| ·本文的主要研究内容和安排 | 第15-17页 |
| 2 动力电池模型的研究 | 第17-27页 |
| ·电池模型的研究意义 | 第17-18页 |
| ·现有电池模型介绍 | 第18-26页 |
| ·电化学模型 | 第18-19页 |
| ·等效电路模型 | 第19-24页 |
| ·神经网络模型 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 动力电池模型的建立及辨识 | 第27-45页 |
| ·高阶PNGV模型的建立 | 第27-30页 |
| ·电池特性分析 | 第27-30页 |
| ·电池模型的确立 | 第30页 |
| ·高阶PNGV模型的电池参数辨识 | 第30-39页 |
| ·Uoc-SOC的辨识 | 第31-34页 |
| ·RC参数辨识 | 第34-39页 |
| ·模型验证 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 4 SOC估计算法研究 | 第45-65页 |
| ·基于扩展卡尔曼滤波的SOC估计 | 第45-52页 |
| ·卡尔曼滤波基本原理 | 第45-47页 |
| ·扩展卡尔曼滤波算法 | 第47-49页 |
| ·基于EKF的SOC估计及其实现 | 第49-52页 |
| ·基于无迹卡尔曼滤波的SOC估计 | 第52-59页 |
| ·UT变换 | 第53-55页 |
| ·无迹卡尔曼滤波的原理 | 第55-58页 |
| ·基于UKF的SOC估计 | 第58-59页 |
| ·基于RBUKF的SOC估计 | 第59-63页 |
| ·RBUKF的原理 | 第60-61页 |
| ·基于RBUKF的SOC估计与实现 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 5 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
