首页--交通运输论文--公路运输论文--汽车工程论文--各种汽车论文--各种能源汽车论文--电动汽车论文

电动汽车电池状态估计及均衡管理研究

中文摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-20页
    1.1 课题研究背景及意义第10-14页
        1.1.1 发展电动汽车的意义第10-11页
        1.1.2 电动汽车发展现状第11-13页
        1.1.3 电动汽车储能元件第13-14页
    1.2 电池管理系统概述第14-17页
        1.2.1 电池管理系统功能第14-16页
        1.2.2 电池管理系统发展概况第16-17页
    1.3 本文研究内容第17-18页
    1.4 本文组织结构第18-20页
第二章 电池状态估计与均衡管理综述第20-36页
    2.1 锂离子电池原理及特性第20-21页
    2.2 电池状态估计第21-29页
        2.2.1 电池状态监测第22页
        2.2.2 电池荷电状态估计第22-26页
        2.2.3 电池健康状态估计第26-29页
    2.3 电池均衡管理第29-34页
        2.3.1 均衡的概念第30-31页
        2.3.2 目前常用的均衡方法第31-34页
    2.4 本文创新点第34-36页
第三章 锂离子动力电池性能测试第36-60页
    3.1 电池模型建立第36-40页
        3.1.1 电池的热模型第37页
        3.1.2 电池荷电状态的神经网络模型第37-38页
        3.1.3 电池电路模型第38-40页
    3.2 电池性能测试第40-54页
        3.2.1 电池测试实验平台第40-42页
        3.2.2 电池标准充放电第42页
        3.2.3 充电电流与电池电压及温升关系测试第42-45页
        3.2.4 充电效率及不同倍率放电性能测试第45-48页
        3.2.5 电池开路电压与SOC及温度的关系第48-50页
        3.2.6 电池大电流循环能力测试第50-51页
        3.2.7 电池加速老化测试第51-54页
    3.3 电池信号的统计规律第54-58页
        3.3.1 电池外部信号的获取第54-55页
        3.3.2 信号统计规律第55-58页
    3.4 小结第58-60页
第四章 锂离子动力电池状态估计第60-90页
    4.1 安时计量法估计电池SOC第60-63页
    4.2 卡尔曼滤波算法第63-76页
        4.2.1 电池的电路模型第63-66页
        4.2.2 卡尔曼滤波算法第66-67页
        4.2.3 卡尔曼滤波算法估计电池SOC第67-70页
        4.2.4 多模型自适应卡尔曼滤波器估计电池SOC第70-76页
    4.3 电池SOH估计第76-87页
        4.3.1 双卡尔曼滤波算法估计电池SOH第77-80页
        4.3.2 自适应无迹卡尔曼滤波器估计电池状态第80-87页
    4.4 小结第87-90页
第五章 电池组监测及均衡管理研究第90-98页
    5.1 电池监测第90-91页
    5.2 电池组检测系统设计第91-94页
        5.2.1 电池采集系统设计第91-93页
        5.2.2 上位机监控软件第93-94页
        5.2.3 电池组模拟工况放电试验第94页
    5.3 均衡控制策略研究第94-97页
        5.3.1 开关电容均衡法第95页
        5.3.2 均衡策略的仿真研究第95-97页
    5.4 小结第97-98页
第六章 总结与展望第98-100页
参考文献第100-110页
发表论文和科研情况说明第110-111页
致谢第111页

论文共111页,点击 下载论文
上一篇:高层建筑混凝土框架—核心筒结构抗震性能和地震损伤研究
下一篇:高校学生纪律处分的法律研究