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基于自放电技术的电动车用锂动力电池SOC预测算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-11页
English Catalog第11-14页
1 绪论第14-27页
   ·课题的来源及意义第14-15页
   ·锂动力电池研究进展第15-20页
     ·电池等效电路模型研究进展第15-18页
     ·锂动力电池分类方法研究进展第18-20页
   ·动力电池性能测试与预估研究现状第20-25页
     ·锂动力电池内阻国内外研究现状第20-21页
     ·电池SOC估算国内外研究现状第21-23页
     ·自放电率测量国内外现状第23-25页
   ·本文主要研究内容第25-27页
2 锂动力电池性能测试与状态预测研究第27-35页
   ·实验条件及方案第27-28页
     ·实验设备第27页
     ·实验方案设计第27-28页
   ·锂动力电池性能测试与实验分析第28-33页
     ·开路电压与SOC关系实验第28页
     ·电池劣化程度实验第28-29页
     ·温度影响实验第29-30页
     ·自放电电流测量实验第30-31页
     ·倍率放电实验第31页
     ·直流内阻测量实验第31-33页
   ·锂动力电池数学模型第33-34页
     ·内阻模型第33页
     ·锂动力电池阻抗模型第33-34页
     ·复合的电化学模型第34页
   ·本章小结第34-35页
3 基于模型修正的锂动力电池SOC估算第35-56页
   ·锂动力电池数学模型第35-37页
     ·安时法修正方案第35-36页
     ·等效电路模型状态空间方程第36-37页
   ·基于扩展卡尔曼滤波的锂动力电池模型观测器第37-40页
   ·基于EKF的电池SOC估算实验第40-46页
     ·模拟工况实验第41-45页
     ·电池搁置实验第45-46页
   ·电池SOC估算模型修正第46-51页
     ·自放电电流修正模型第46-49页
     ·温度修正模型第49-50页
     ·劣化程度修正模型第50-51页
   ·基于模型修正的扩展卡尔曼滤波SOC估算第51-55页
     ·基于模型修正的扩展卡尔曼滤波SOC估算第51-52页
     ·实验验证第52-55页
   ·本章小结第55-56页
4 基于SCKF-STF算法的锂动力电池SOC估算第56-75页
   ·强跟踪滤波理论第56-60页
     ·强跟踪滤波的引入第56-58页
     ·正交性原理第58页
     ·次优渐消因子的确定第58-60页
   ·强跟踪SCKF算法第60-64页
     ·容积卡尔曼滤波算法第60-64页
     ·SCKF-STF算法第64页
   ·基于SCKF-STF的锂动力电池SOC估算第64-67页
   ·仿真结果与实验分析第67-74页
     ·常温下SOC估算实验第68-70页
     ·低温下SOC估算实验第70-74页
   ·本章小结第74-75页
5 锂离子动力电池组SOC估算第75-97页
   ·锂动力电池成组技术第75-81页
     ·锂动力电池组可靠性分析第76-78页
     ·电池成组技术分析第78-81页
   ·基于FCM聚类支持向量机的电池分类方法第81-89页
     ·分类支持向量机第82-83页
     ·模糊C均值聚类第83-84页
     ·电池分类模型建立第84-86页
     ·分类实验验证第86-89页
   ·锂动力电池组合模型第89-91页
     ·基本电池单元性能测试第89-90页
     ·基本电池单元模型状态空间方程第90-91页
   ·锂动力电池组SOC估算第91-96页
     ·基本电池单元SOC估算第91-93页
     ·实验验证第93-96页
   ·本章小结第96-97页
6 锂动力电池管理系统第97-108页
   ·电池管理系统结构设计第97-99页
     ·电池管理系统设计要求第97-98页
     ·总体结构设计第98-99页
   ·电池管理系统硬件设计第99-103页
   ·电池管理系统软件设计第103-106页
     ·BECU模块的软件设计第104-106页
     ·BMU模块软件设计第106页
   ·BMS工程应用第106-108页
结论第108-110页
参考文献第110-117页
攻读学位期间发表的学术论文第117-118页
致谢第118-119页

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