| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-11页 |
| 1.1.1 可充电电池的分类 | 第8-10页 |
| 1.1.2 估计锂电池状态的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 锂电池组电荷状态（SOC）估计算法的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 电荷状态（SOC）的定义 | 第11页 |
| 1.2.2 电荷状态（SOC）的估计方法 | 第11-14页 |
| 1.3 论文的主要内容与结构安排 | 第14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-16页 |
| 2 锂电池模型的建立 | 第16-30页 |
| 2.1 电池组模型的选择 | 第16-21页 |
| 2.1.1 锂电池的原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 锂电池模型的一些基本特性 | 第17页 |
| 2.1.3 锂电池的电学模型 | 第17-20页 |
| 2.1.4 锂电池的电化学分析 | 第20-21页 |
| 2.2 锂电池分数阶等效电路模型参数的辨识 | 第21-26页 |
| 2.2.1 锂电池频率阻抗谱的测定 | 第21-25页 |
| 2.2.2 分数阶模型的拟合 | 第25-26页 |
| 2.3 锂电池电动势与电荷状态关系的测量 | 第26-28页 |
| 2.3.1 锂电池容量的粗测 | 第26-27页 |
| 2.3.2 锂电池电动势与电荷状态关系的粗测 | 第27页 |
| 2.3.3 锂电池电动势与电荷状态关系的获取 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 3 锂电池电荷状态估计算法的设计 | 第30-42页 |
| 3.1 卡尔曼滤波的基本原理 | 第30-34页 |
| 3.1.1 卡尔曼滤波器的基本设计过程 | 第30页 |
| 3.1.2 卡尔曼滤波器的基本算法 | 第30-32页 |
| 3.1.3 适用于非线性系统的卡尔曼滤波改进算法 | 第32-34页 |
| 3.2 无迹卡尔曼滤波算法 | 第34-40页 |
| 3.2.1 分数阶模型的离散化 | 第34-37页 |
| 3.2.2 无迹卡尔曼滤波算法 | 第37-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-42页 |
| 4 锂电池充放电实验平台的设计 | 第42-56页 |
| 4.1 实验的基本情况及难点 | 第42页 |
| 4.2 实验平台的硬件设计 | 第42-51页 |
| 4.2.1 电源和负载的选择 | 第42-43页 |
| 4.2.2 电流电压的测量 | 第43-44页 |
| 4.2.3 控制芯片的选取 | 第44-45页 |
| 4.2.4 外围电路的设计 | 第45-51页 |
| 4.3 实验平台的软件设计 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-56页 |
| 5 实验结果与分析 | 第56-66页 |
| 5.1 实验的设计 | 第56-58页 |
| 5.1.1 实验开始前的准备 | 第56-57页 |
| 5.1.2 锂电池充放电过程 | 第57-58页 |
| 5.1.3 参考电荷状态的计算 | 第58页 |
| 5.2 滤波器参数的调整 | 第58-59页 |
| 5.3 算法的计算结果 | 第59-63页 |
| 5.3.1 初始状态对算法结果的影响 | 第59-62页 |
| 5.3.2 参数变化对算法结果的影响 | 第62-63页 |
| 5.4 实验样机测试 | 第63-64页 |
| 5.5 结果分析 | 第64-65页 |
| 5.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-70页 |
| 6.1 总结 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 附录 | 第78页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第78页 |
| B. 作者在攻读学位期间取得的其他科研成果目录 | 第78页 |