| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| ·新能源汽车 | 第12-14页 |
| ·锂离子电池 | 第14-20页 |
| ·锂电池组电源管理系统 | 第17-19页 |
| ·SOC 估算策略 | 第19-20页 |
| ·研究内容及意义 | 第20-22页 |
| ·国内外研究现状 | 第22-23页 |
| ·本文主要工作及内容安排 | 第23-26页 |
| ·主要工作 | 第23-24页 |
| ·本文内容安排 | 第24-26页 |
| 第2章 电源管理系统及卡尔曼滤波 | 第26-38页 |
| ·电动汽车用电源管理系统 | 第26-29页 |
| ·系统流程 | 第26-27页 |
| ·SOC 估计 | 第27-28页 |
| ·SOH 估计 | 第28-29页 |
| ·电池均衡 | 第29页 |
| ·卡尔曼滤波算法 | 第29-34页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第29-30页 |
| ·滤波器估计过程 | 第30-33页 |
| ·滤波器完整流程 | 第33-34页 |
| ·扩展卡尔曼滤波器 | 第34-37页 |
| ·本章小节 | 第37-38页 |
| 第3章 动力锂电池组电源管理系统设计 | 第38-47页 |
| ·电源管理系统的功能 | 第38-39页 |
| ·电源管理系统硬件结构 | 第39-43页 |
| ·BMS 主控单元（CMU）硬件设计 | 第40-41页 |
| ·BMU 硬件设计 | 第41-43页 |
| ·电源管理系统软件设计 | 第43-46页 |
| ·CMU 软件设计 | 第43-45页 |
| ·BMU 软件设计 | 第45-46页 |
| ·应用测试 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于 Vmin-EKF 的锂电池组 SOC 估计 | 第47-59页 |
| ·锂电池组Vmin 模型 | 第47-49页 |
| ·SOC 估计方法 | 第47-48页 |
| ·锂电池组Vmin 模型 | 第48-49页 |
| ·系统状态和观测方程 | 第49-51页 |
| ·SOC 状态方程 | 第49-50页 |
| ·Vmin 模型观测方程 | 第50-51页 |
| ·基于Vmin 模型的EKF 估计 | 第51-52页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第52-57页 |
| ·恒流放电的SOC 估计 | 第53-54页 |
| ·变电流放电SOC 估计 | 第54-57页 |
| ·本章小节 | 第57-59页 |
| 第5章 基于 Joint EKF 的锂电池 SOC 估计 | 第59-77页 |
| ·电流值漂移 | 第59-61页 |
| ·锂电池噪声混合模型 | 第61-64页 |
| ·电池建模常用模型 | 第62-63页 |
| ·内阻模型 | 第63-64页 |
| ·状态和观测模型方程 | 第64-67页 |
| ·模型状态方程 | 第65-66页 |
| ·系统观测方程 | 第66-67页 |
| ·基于噪声混合模型Joint EKF 滤波 | 第67-73页 |
| ·Joint EKF 滤波算法 | 第67-70页 |
| ·基于Joint EKF 的噪声抑制 | 第70-73页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第73-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第6章 基于降阶 Dual EKF 的锂电池 SOH 估计 | 第77-88页 |
| ·锂电池SOH | 第77-79页 |
| ·SOH 特征参数 | 第77-79页 |
| ·SOH 估计策略 | 第79页 |
| ·Dual EKF 估计策略 | 第79-82页 |
| ·降阶Dual EKF 算法 | 第82-84页 |
| ·电池额定容量 | 第83页 |
| ·内阻估计 | 第83-84页 |
| ·仿真实验和结果分析 | 第84-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第7章 总结与展望 | 第88-91页 |
| ·研究成果和创新点 | 第88-89页 |
| ·工作展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第101-102页 |
| 已发表论文 | 第101页 |
| 已申请国家发明专利 | 第101页 |
| 获得的奖励 | 第101页 |
| 参加的基金与项目 | 第101-102页 |
