| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 复合电源发展概况及国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 电动汽车复合电源发展概况 | 第8-9页 |
| 1.2.2 国外电动汽车复合电源研究现状 | 第9页 |
| 1.2.3 国内电动汽车复合电源研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 纯电动汽车的发展制约性 | 第10页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第10-12页 |
| 第二章 复合电源储能系统核心部件 | 第12-29页 |
| 2.1 车载储能装置的性能指标 | 第12-13页 |
| 2.2 蓄电池特性分析 | 第13-18页 |
| 2.2.1 蓄电池的特性分析 | 第13-15页 |
| 2.2.2 锂离子电池的工作原理 | 第15页 |
| 2.2.3 锂离子电池的充放电特性 | 第15-17页 |
| 2.2.4 锂离子电池的内阻特性 | 第17-18页 |
| 2.3 超级电容特性分析 | 第18-21页 |
| 2.3.1 超级电容的结构及工作原理 | 第18页 |
| 2.3.2 超级电容的充放电特性 | 第18-20页 |
| 2.3.3 超级电容的内阻特性 | 第20-21页 |
| 2.4 双向DC/DC变换器的分析 | 第21-23页 |
| 2.4.1 双向DC/DC变换器的选型 | 第21-23页 |
| 2.4.2 并联交错技术 | 第23页 |
| 2.5 驱动系统电机的设计 | 第23-28页 |
| 2.5.1 电机的选型 | 第23-25页 |
| 2.5.2 坐标轴变换 | 第25页 |
| 2.5.3 基于SVPWM的直流无刷电机矢量控制系统设计 | 第25-26页 |
| 2.5.4 直流无刷电机矢量系统仿真结果 | 第26-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 复合电源储能系统的分析与设计 | 第29-39页 |
| 3.1 复合电源结构的选择 | 第29-30页 |
| 3.2 复合电源储能系统的工作原理分析 | 第30-36页 |
| 3.2.1 并联交错双向DC/DC变换器Boost模式工作原理分析 | 第30-33页 |
| 3.2.2 并联交错双向DC/DC变换器Buck模式工作原理分析 | 第33-36页 |
| 3.3 并联交错双向DC/DC变换器参数设计 | 第36-37页 |
| 3.3.1 电感的参数设计 | 第37页 |
| 3.3.2 输入输出滤波电容的参数设计 | 第37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 复合电源储能系统控制器的设计 | 第39-49页 |
| 4.1 模糊逻辑控制理论 | 第39-40页 |
| 4.1.1 模糊逻辑控制原理 | 第39页 |
| 4.1.2 模糊逻辑控制器的结构 | 第39-40页 |
| 4.1.3 复合电源模糊控制分析 | 第40页 |
| 4.2 神经网络技术 | 第40-43页 |
| 4.2.1 人工神经网络概述 | 第40-41页 |
| 4.2.2 神经元模型 | 第41页 |
| 4.2.3 神经网络模型 | 第41-42页 |
| 4.2.4 神经网络的学习 | 第42-43页 |
| 4.3 模糊控制与神经网络的结合 | 第43页 |
| 4.4 复合电源储能系统能源管理策略 | 第43-48页 |
| 4.4.1 模糊控制器的设计 | 第43-45页 |
| 4.4.2 模糊神经网络控制器的设计 | 第45-46页 |
| 4.4.3 模糊神经网络学习算法 | 第46-47页 |
| 4.4.4 网络训练及隶属度函数 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 复合电源储能系统仿真分析 | 第49-54页 |
| 5.1 复合电源仿真结果分析 | 第49-52页 |
| 5.1.1 超级电容SOC较高时仿真结果分析 | 第49-50页 |
| 5.1.2 超级电容SOC不高时仿真结果分析 | 第50-52页 |
| 5.2 复合电源蓄电池放电电流仿真结果分析 | 第52-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54-55页 |
| 6.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
