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基于改进的自适应EKF算法的锂电池SOC估算

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-25页
    1.1 电动汽车的发展背景第11-15页
        1.1.1 机动车发展带来的问题第11-13页
        1.1.2 电动汽车及动力锂电池的发展第13-15页
    1.2 电池管理系统的概述第15-19页
        1.2.1 电池管理系统的结构和功能第15-16页
        1.2.2 电池管理系统的发展现状第16-18页
        1.2.3 电池管理系统存在的问题第18-19页
    1.3 SOC估算的意义及研究现状第19-23页
        1.3.1 SOC估算的意义第19页
        1.3.2 SOC估算方法的研究现状第19-23页
    1.4 本文研究内容第23-25页
第2章 锂电池的主要性能参数及SOC估算的影响因素第25-37页
    2.1 锂电池的主要性能参数第25-29页
        2.1.1 锂电池的内阻第26-27页
        2.1.2 锂电池的电压第27-29页
        2.1.3 锂电池的容量第29页
    2.2 锂电池SOC估算的影响因素第29-36页
        2.2.1 SOC的定义第29-30页
        2.2.2 影响SOC估算的主要因素及其修正第30-36页
    2.3 本章小结第36-37页
第3章 锂电池模型的建立及参数辨识第37-55页
    3.1 等效电路模型的建立第37-43页
        3.1.1 Rint模型第37-38页
        3.1.2 RC模型第38-39页
        3.1.3 Thevenin模型第39页
        3.1.4 PNGV模型第39-40页
        3.1.5 GNL模型第40-41页
        3.1.6 本文的电池模型第41-43页
    3.2 电池模型参数的辨识第43-49页
        3.2.1 模型辨识算法第43-45页
        3.2.2 OCV-SOC的快速标定第45-46页
        3.2.3 电池模型各元件参数的辨识第46-49页
    3.3 电池模型的验证第49-53页
        3.3.1 恒流放电仿真第49-50页
        3.3.2 复合脉冲放电仿真第50-52页
        3.3.3 UDDS循环工况仿真第52-53页
        3.3.4 仿真结果分析第53页
    3.4 本章小结第53-55页
第4章 基于改进的自适应EKF算法的SOC估算第55-69页
    4.1 Kalman滤波算法第56-61页
        4.1.1 EKF算法步骤第57-59页
        4.1.2 标准EKF算法存在的问题第59-61页
    4.2 自适应滤波算法第61-64页
        4.2.1 Sage-Husa自适应滤波算法原理第61-62页
        4.2.2 对自适应EKF算法的改进第62-64页
    4.3 锂电池SOC的估算第64-68页
        4.3.1 估算仿真及分析第64-66页
        4.3.2 估算实验及分析第66-68页
    4.4 本章小结第68-69页
第5章 结论及展望第69-71页
    5.1 结论第69页
    5.2 展望第69-71页
参考文献第71-77页
致谢第77-79页
攻读硕士学位期间发表的论文第79页

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