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纯电动汽车锂动力电池能量状态估算算法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-17页
   ·课题来源与意义第11-12页
   ·电池状态估算的研究现状第12-15页
     ·国外研究现状第13页
     ·国内研究现状第13-15页
   ·论文的主要内容第15-17页
第2章 锂电池工作特性分析第17-37页
   ·锂电池结构及工作原理第17-19页
   ·锂电池充放电特性分析第19-32页
     ·电池充放电实验平台第19-22页
     ·电池的内阻特性第22-26页
     ·电池的温度特性第26-29页
     ·电池的倍率特性第29-30页
     ·电池的循环特性第30-32页
   ·SOE 的定义及影响因素第32-36页
     ·SOE 的定义第32-33页
     ·SOE 计算的影响因素与修正方法第33-36页
     ·改进的 SOE 表达式第36页
   ·本章总结第36-37页
第3章 锂动力电池组建模第37-45页
   ·简化电化学模型第37-38页
   ·简化电化学模型参数识别第38-42页
     ·开路电压模型参数识别第38-41页
     ·电池内阻参数识别第41-42页
   ·模型精度的验证第42-44页
   ·本章总结第44-45页
第4章 基于 UKF 滤波算法的 SOE 估算第45-63页
   ·UKF 滤波算法原理第45-50页
     ·无迹变化第46-48页
     ·UKF 的算法流程第48-50页
   ·基于 UKF 算法实现 SOE 估算第50-53页
     ·建立系统状态方程第50-51页
     ·SOE 估算流程第51-53页
   ·基于 UKF 算法估算 SOE 的仿真验证第53-58页
     ·搭建仿真平台第53-54页
     ·恒流放电工况仿真第54-56页
     ·变电流放电工况仿真第56-58页
   ·SOE 估算精度影响因素分析第58-61页
   ·本章总结第61-63页
第5章 基于 AUKF 滤波算法的 SOE 估算第63-69页
   ·基于 AUKF 算法实现 SOE 估算第63-65页
     ·自适应无迹卡尔曼滤波算法第63-64页
     ·确定系统初始状态第64-65页
   ·基于 AUKF 算法估算 SOE 的仿真验证第65-68页
     ·搭建仿真平台第65页
     ·SOE 估算仿真分析第65-68页
   ·本章总结第68-69页
第6章 SOE 估算的实车验证第69-77页
   ·远程监控系统的介绍第69-70页
     ·远程监控系统的功能第69页
     ·远程监控系统的工作原理第69-70页
   ·基于远程监控系统 SOE 估算程序设计第70-74页
     ·SOE 估算程序总体设计第70-71页
     ·组态王与 Matlab 的通信程序设计第71-73页
     ·SOE 估算程序编译第73-74页
   ·实车验证第74-75页
   ·本章总结第75-77页
第7章 全文总结与工作展望第77-79页
   ·论文研究工作总结第77-78页
   ·工作展望第78-79页
参考文献第79-83页
致谢第83页

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