| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 本文研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 锂电池管理系统(BMS)关键技术 | 第14-24页 |
| 2.1 动力锂电池系统 | 第14-17页 |
| 2.1.1 动力型锂电池特性分析 | 第14-16页 |
| 2.1.2 动力锂电池成组模式 | 第16-17页 |
| 2.2 锂电池荷电状态(SOC)估算方法 | 第17-20页 |
| 2.2.1 锂电池SOC定义 | 第17页 |
| 2.2.2 SOC估算方法 | 第17-20页 |
| 2.3 锂电池均衡方法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 被动均衡 | 第21页 |
| 2.3.2 主动均衡 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 三元锂电池SOC估算算法研究 | 第24-42页 |
| 3.1 典型锂电池等效电路模型 | 第24-27页 |
| 3.1.1 Rint模型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 Thevenin模型 | 第25页 |
| 3.1.3 PNGV模型 | 第25-26页 |
| 3.1.4 Massimo Ceraolo模型 | 第26-27页 |
| 3.2 扩展卡尔曼滤波算法 | 第27-33页 |
| 3.2.1 卡尔曼滤波算法 | 第27-32页 |
| 3.2.2 扩展卡尔曼滤波 | 第32-33页 |
| 3.3 基于扩展卡尔曼滤波算法的SOC估算算法仿真 | 第33-41页 |
| 3.3.1 电池模型参数辨识 | 第33-37页 |
| 3.3.2 基于扩展卡尔曼滤波的SOC估算算法仿真结果 | 第37-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 锂电池BMS监测模块设计 | 第42-50页 |
| 4.1 BMS监测模块总体设计 | 第42-44页 |
| 4.1.1 主控芯片选择 | 第42页 |
| 4.1.2 监测模块总体电路设计 | 第42-44页 |
| 4.1.3 BMS监测模块软件设计 | 第44页 |
| 4.2 电压监测模块设计 | 第44-46页 |
| 4.2.1 电压监测模块硬件电路设计 | 第45-46页 |
| 4.2.2 电压采集模块软件设计 | 第46页 |
| 4.3 电流监测模块设计 | 第46-47页 |
| 4.3.1 电流监测模块的硬件设计 | 第47页 |
| 4.3.2 电流监测模块软件设计 | 第47页 |
| 4.4 温度监测模块设计 | 第47-49页 |
| 4.4.1 温度监测模块硬件电路设计 | 第47-48页 |
| 4.4.2 温度监测模块软件设计 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 BMS监测试验与结果分析 | 第50-56页 |
| 5.1 试验方案设计 | 第50-51页 |
| 5.2 BMS监测模块试验 | 第51-53页 |
| 5.2.1 电压监测模块试验 | 第51-52页 |
| 5.2.2 电流监测模块试验 | 第52-53页 |
| 5.2.3 温度监测模块试验 | 第53页 |
| 5.3 SOC估算模块试验 | 第53-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65页 |