| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·电动汽车概述 | 第8-9页 |
| ·电动汽车的电池技术 | 第9-11页 |
| ·动力电池的检测系统 | 第11-13页 |
| ·研究目的和意义 | 第13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本论文来源和研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 铅酸电池 SOC 估算的关键技术 | 第16-31页 |
| ·铅酸电池的工作原理和性能分析 | 第16-20页 |
| ·铅酸电池的工作原理 | 第16-17页 |
| ·电池的性能参数 | 第17-19页 |
| ·铅酸电池充放电特性 | 第19-20页 |
| ·铅酸电池模型 | 第20-26页 |
| ·基本电路模型 | 第21-22页 |
| ·电池 SOC 估算模型 | 第22-26页 |
| ·影响电池 SOC 的因素及常用电池 SOC 估算方法 | 第26-30页 |
| ·电池 SOC 的定义 | 第26页 |
| ·影响电池 SOC 的因素 | 第26-28页 |
| ·几种常用电池 SOC 估算方法 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于回跳电压的电池 SOC 估算 | 第31-44页 |
| ·回跳电压概述 | 第31-33页 |
| ·回跳电压测试实验平台 | 第33-35页 |
| ·电池综合参数自动测试仪 | 第33-34页 |
| ·上位机 | 第34-35页 |
| ·实验方案 | 第35-36页 |
| ·回跳电压特性分析 | 第36-42页 |
| ·回跳电压、放电深度、SOC 与放电电流的关系 | 第36-39页 |
| ·放电深度、回跳电压与 SOC 的关系 | 第39-41页 |
| ·温度对回跳电压及 SOC 的影响 | 第41-42页 |
| ·曲线拟合法估算电池 SOC | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于改进 RBF 神经网络的电池 SOC 预测 | 第44-57页 |
| ·径向基（RBF）神经网络 | 第44-49页 |
| ·RBF 神经网络结构 | 第44-45页 |
| ·RBF 神经网络的学习算法 | 第45-49页 |
| ·支持向量机 | 第49-53页 |
| ·支持向量机的结构 | 第49页 |
| ·支持向量机分类 | 第49-51页 |
| ·支持向量机回归理论 | 第51页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第51-53页 |
| ·改进 RBF 神经网络的建模方法 | 第53-55页 |
| ·基于改进 RBF 神经网络的电池 SOC 预测 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |