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 |