| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-12页 |
| 1.1.1 电动汽车 | 第8-10页 |
| 1.1.2 动力电池 | 第10-12页 |
| 1.1.3 电池管理系统 | 第12页 |
| 1.2 SOC的估计意义和研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 SOC的定义 | 第12-13页 |
| 1.2.2 SOC估计意义 | 第13页 |
| 1.2.3 SOC估计方法发展现状 | 第13-15页 |
| 1.3 课题研究目的及方法设计 | 第15-16页 |
| 1.3.1 课题研究目的 | 第15页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4 课题研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 锂离子电池与其SOC估计研究 | 第17-24页 |
| 2.1 锂离子电池原理和种类 | 第17-18页 |
| 2.2 SOC估计的影响因素 | 第18-20页 |
| 2.2.1 电池参数检测的准确性 | 第19页 |
| 2.2.2 电池的不一致性 | 第19页 |
| 2.2.3 工况的不确定性 | 第19页 |
| 2.2.4 对电池的使用历史不明 | 第19-20页 |
| 2.3 基于模型的复杂评估方法 | 第20-22页 |
| 2.3.1 模糊控制法 | 第20页 |
| 2.3.2 神经网络法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 卡尔曼滤波法 | 第21-22页 |
| 2.4 本文选择的估计方法 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 电池模型的建立 | 第24-49页 |
| 3.1 建立电池模型对SOC估计的意义 | 第24页 |
| 3.2 常见的等效电路模型 | 第24-25页 |
| 3.2.1 Rint模型 | 第24页 |
| 3.2.2 Thevenin模型 | 第24-25页 |
| 3.2.3 PNVG模型 | 第25页 |
| 3.3 基于Thevenin模型的改进二阶RC模型 | 第25-27页 |
| 3.4 模型参数的离线辨识 | 第27-40页 |
| 3.4.1 HPPC实验 | 第27-29页 |
| 3.4.2 SOC与开路电压的标定 | 第29-32页 |
| 3.4.3 欧姆内阻R0的标定 | 第32-33页 |
| 3.4.4 RC并联电路的参数标定 | 第33-36页 |
| 3.4.5 参数离线辨识结果验证及误差分析 | 第36-40页 |
| 3.5 模型参数遗忘因子递推最小二乘法在线辨识可行性验证 | 第40-48页 |
| 3.5.1 最小二乘法辨识原理 | 第41-42页 |
| 3.5.2 遗忘因子递推最小二乘法参数辨识 | 第42-43页 |
| 3.5.3 电池模型方程标准化 | 第43-45页 |
| 3.5.4 模拟工况设计 | 第45-46页 |
| 3.5.5 参数在线辨识过程及结果验证 | 第46-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于无迹卡尔曼滤波的SOC估计 | 第49-61页 |
| 4.1 卡尔曼滤波原理 | 第49-50页 |
| 4.2 无迹卡尔曼滤波 | 第50-53页 |
| 4.2.1 UT变换 | 第51-52页 |
| 4.2.2 UKF算法实现过程 | 第52-53页 |
| 4.3 基于无迹卡尔曼滤波的SOC估计 | 第53-59页 |
| 4.3.1 模型方程的建立和算法过程分析 | 第53-54页 |
| 4.3.2 SOC估计误差分析及结果验证 | 第54-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 全文总结 | 第61页 |
| 5.2 研究展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |