| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 动力电池及其模型的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 锂离子电池 SOC 估计的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 动力锂电池充电技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 PNGV 等效电路模型的改进和辨识 | 第15-27页 |
| 2.1 锂离子电池等效电路模型 | 第15-16页 |
| 2.2 PNGV 等效电路模型及其改进 | 第16-17页 |
| 2.2.1 PNGV 等效电路模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 改进型 PNGV 模型 | 第17页 |
| 2.3 等效电路模型参数获取 | 第17-24页 |
| 2.3.1 OCV 曲线 | 第18-19页 |
| 2.3.2 元件参数获取 | 第19-24页 |
| 2.4 模型验证实验 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于扩展卡尔曼滤波的 SOC 估计 | 第27-38页 |
| 3.1 SOC 估计方法的选择 | 第27页 |
| 3.2 基于扩展卡尔曼滤波的 SOC 估计方法 | 第27-31页 |
| 3.2.1 扩展卡尔曼滤波原理 | 第27-29页 |
| 3.2.2 扩展卡尔曼滤波 SOC 估计的设计与实现 | 第29-31页 |
| 3.3 恒流工况实验验证 | 第31-34页 |
| 3.4 BBDST 工况实验验证 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于粒子滤波的 SOC 估计 | 第38-49页 |
| 4.1 粒子滤波原理 | 第38-42页 |
| 4.1.1 贝叶斯估计 | 第38-39页 |
| 4.1.2 蒙特卡罗方法 | 第39-40页 |
| 4.1.3 粒子滤波算法流程 | 第40-42页 |
| 4.2 粒子滤波 SOC 估计算法的设计与实现 | 第42-44页 |
| 4.3 恒流工况实验验证 | 第44-46页 |
| 4.4 BBDST 工况实验验证 | 第46-47页 |
| 4.5 PF 与 EKF 法 SOC 估计对比 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 快速充电的多目标优化 | 第49-64页 |
| 5.1 充电方案的选取 | 第49-51页 |
| 5.2 快速充电多目标优化算法 | 第51-55页 |
| 5.2.1 NSGA-Ⅱ 算法概述 | 第52-54页 |
| 5.2.2 NSGA-Ⅱ 充电优化的设计与实现 | 第54-55页 |
| 5.3 快速充电方案优化 | 第55-60页 |
| 5.3.1 恒流脉冲 A 方案 | 第55-56页 |
| 5.3.2 恒流脉冲 B 方案 | 第56-57页 |
| 5.3.3 恒流负脉冲方案 | 第57-58页 |
| 5.3.4 分段恒流方案 | 第58-60页 |
| 5.4 快速充电方案验证 | 第60-63页 |
| 5.4.1 充电方案仿真 | 第60-61页 |
| 5.4.2 电池测试系统平台验证 | 第61页 |
| 5.4.3 快速充电系统验证 | 第61-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |