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矿用锂离子电池状态监测与寿命预测研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6页
变量注释表第16-20页
1 绪论第20-30页
    1.1 课题研究背景第20-22页
    1.2 国内外研究现状第22-28页
    1.3 选题的目的和意义第28页
    1.4 主要研究内容第28-30页
2 矿用锂离子电池特性研究第30-42页
    2.1 锂离子电池的工作原理和性能指标第30-32页
    2.2 矿用锂离子电池特性分析第32-40页
    2.3 锂离子电池荷电状态与寿命影响因素分析第40-41页
    2.4 本章小结第41-42页
3 矿用锂离子电池管理系统设计第42-56页
    3.1 系统设计需求第42页
    3.2 总体方案设计第42-44页
    3.3 系统硬件设计第44-54页
    3.4 系统性能测试第54-55页
    3.5 本章小结第55-56页
4 锂离子电池荷电状态估计算法研究第56-68页
    4.1 人工神经网络第57-59页
    4.2 误差回传神经网络第59-62页
    4.3 基于BP神经网络的矿用锂离子电池SOC估计建模第62-67页
    4.4 本章小结第67-68页
5 锂离子电池寿命预测算法研究第68-80页
    5.1 相关向量机基本原理第68-69页
    5.2 相关向量机回归预测模型第69-73页
    5.3 基于动态灰色向量机的矿用锂离子电池寿命预测建模第73-79页
    5.4 本章小结第79-80页
6 系统软件开发与应用第80-94页
    6.1 矿用锂离子电池管理系统软件设计第80-87页
    6.2 上位机软件设计第87-93页
    6.3 本章小结第93-94页
7 总结与展望第94-96页
    7.1 总结第94-95页
    7.2 展望第95-96页
参考文献第96-102页
作者简历第102-106页
学位论文数据集第106页

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