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电动汽车用电池SOC估算方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
1 绪论第9-14页
    1.1 课题研究的背景第9-10页
    1.2 电动汽车电池的发展第10-12页
    1.3 电池剩余电量估算的意义与现状第12页
    1.4 本文主要研究内容与结构第12-14页
2 锂离子电池性能与SOC的估算方法第14-25页
    2.1 锂电池的工作原理第14-15页
    2.2 锂电池的性能第15-17页
        2.2.1 电池电压特性第16页
        2.2.2 电池的容量特性第16-17页
        2.2.3 电池的内阻特性第17页
    2.3 锂离子电池SOC影响因素第17-21页
        2.3.1 电池的充放电倍率因素第17-18页
        2.3.2 电池的温度因素第18-20页
        2.3.3 电池的自放电因素第20页
        2.3.4 电池的老化因素第20-21页
    2.4 几种SOC的估算方法第21-23页
        2.4.1 电池SOC的定义第21页
        2.4.2 安时积分法第21页
        2.4.3 内阻法第21-22页
        2.4.4 开路电压法第22页
        2.4.5 神经网络法第22页
        2.4.6 线性模型法第22-23页
        2.4.7 卡尔曼滤波法第23页
    2.5 实验准备第23-24页
    2.6 本章小结第24-25页
3 锂电池模型第25-38页
    3.1 电池模型第25-26页
        3.1.1 电池模型意义第25页
        3.1.2 电池建模的基本要求第25-26页
    3.2 常用的电池模型第26-31页
        3.2.1 等效电路模型第26-29页
        3.2.2 非电路模型第29-30页
        3.2.3 电池模型的建立第30-31页
    3.3 锂电池开路电压与电池SOC关系第31-33页
    3.4 电池模型参数第33-34页
    3.5 电池模型的验证第34-37页
        3.5.1 恒流工况的模型验证第35-36页
        3.5.2 不规则脉冲放电工况下的模型验证第36-37页
    3.6 本章小结第37-38页
4 基于卡尔曼滤波的SOC估计第38-52页
    4.1 卡尔曼滤波原理的提出第38-40页
    4.2 卡尔曼滤波算法的理论基础第40-41页
    4.3 无迹卡尔曼滤波算法第41-46页
        4.3.1 UT变换第41-43页
        4.3.2 无迹卡尔曼滤波算法(UKF)第43-44页
        4.3.3 无迹卡尔曼滤波算法基本流程第44-46页
        4.3.4 无迹卡尔曼滤波算法的误差第46页
    4.4 SOC估计的无迹卡尔曼滤波算法设计第46-47页
    4.5 无迹卡尔曼滤波算法模型的搭建第47-51页
    4.6 本章小结第51-52页
5 仿真结果与分析第52-57页
    5.1 恒流工况第52-53页
    5.2 无规则脉冲放电工况第53-56页
    5.3 本章小结第56-57页
6 总结与展望第57-59页
    6.1 总结第57页
    6.2 展望第57-59页
参考文献第59-62页
攻读硕士期间发表学术论文情况第62-63页
致谢第63页

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