飞机蓄电池测试技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-24页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 蓄电池简介 | 第14-17页 |
| 1.2.1 蓄电池发展概况 | 第14-16页 |
| 1.2.2 飞机蓄电池功能与特点 | 第16-17页 |
| 1.3 蓄电池测试技术研究现状 | 第17-23页 |
| 1.3.1 蓄电池关键性能参数介绍 | 第18-19页 |
| 1.3.2 蓄电池荷电状态估计研究现状 | 第19-23页 |
| 1.4 本文主要研究内容及结构 | 第23-24页 |
| 第二章 蓄电池性能测试与模型参数辨识 | 第24-50页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 蓄电池容量测试 | 第24-32页 |
| 2.2.1 容量测试方法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 容量测试结果及其特性分析 | 第25-32页 |
| 2.3 蓄电池OCV测试 | 第32-37页 |
| 2.3.1 OCV测试方法 | 第32-34页 |
| 2.3.2 OCV测试结果及其特性分析 | 第34-37页 |
| 2.4 蓄电池模型及其参数辨识 | 第37-49页 |
| 2.4.1 蓄电池模型 | 第37-39页 |
| 2.4.2 蓄电池模型参数辨识 | 第39-45页 |
| 2.4.3 模型参数辨识结果及其特性分析 | 第45-49页 |
| 2.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第三章 蓄电池SOC在线估计方法研究 | 第50-75页 |
| 3.1 引言 | 第50页 |
| 3.2 基于RLS的蓄电池模型参数在线辨识 | 第50-54页 |
| 3.2.1 递推最小二乘算法原理 | 第50-52页 |
| 3.2.2 模型参数在线辨识算法 | 第52-54页 |
| 3.3 基于RLS-EKF的蓄电池SOC在线估计 | 第54-59页 |
| 3.3.1 卡尔曼滤波算法原理 | 第54-56页 |
| 3.3.2 蓄电池SOC估计状态空间模型 | 第56-57页 |
| 3.3.3 蓄电池SOC估计算法 | 第57-59页 |
| 3.4 蓄电池SOC在线估计验证实验与结果分析 | 第59-73页 |
| 3.4.1 蓄电池模拟工况实验简介 | 第59-62页 |
| 3.4.2 实验结果及其分析 | 第62-73页 |
| 3.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 第四章 蓄电池测试实验平台开发 | 第75-87页 |
| 4.1 引言 | 第75页 |
| 4.2 平台系统功能与技术指标 | 第75-76页 |
| 4.2.1 系统功能 | 第75页 |
| 4.2.2 技术指标 | 第75-76页 |
| 4.3 平台系统硬件设计 | 第76-82页 |
| 4.3.1 计算机测控系统 | 第76-78页 |
| 4.3.2 充放电控制电路 | 第78-79页 |
| 4.3.3 信号检测电路 | 第79-81页 |
| 4.3.4 辅助仪器设备 | 第81-82页 |
| 4.4 平台系统软件设计 | 第82-86页 |
| 4.4.1 软件功能与特点 | 第82页 |
| 4.4.2 软件设计方案 | 第82-84页 |
| 4.4.3 软件模块设计 | 第84-86页 |
| 4.5 本章小结 | 第86-87页 |
| 第五章 总结与展望 | 第87-89页 |
| 5.1 本文研究工作总结 | 第87页 |
| 5.2 存在问题及后续工作展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第95页 |
