| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 电池建模及荷电状态估计研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 电池建模研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 荷电状态估计研究现状 | 第15-20页 |
| 1.3 不确定性影响因素 | 第20-21页 |
| 1.4 本文主要内容安排 | 第21-23页 |
| 第二章 锂离子电池建模与参数离线辨识 | 第23-37页 |
| 2.1 引言 | 第23-26页 |
| 2.1.1 锂离子电池的结构和工作原理 | 第23-24页 |
| 2.1.2 电池基本特性 | 第24-25页 |
| 2.1.3 荷电状态定义 | 第25-26页 |
| 2.2 基于LabVIEW的蓄电池性能测试及SOC估计算法的验证平台 | 第26-29页 |
| 2.2.1 硬件系统 | 第26-28页 |
| 2.2.2 软件系统 | 第28-29页 |
| 2.3 经验模型参数离线辨识 | 第29-31页 |
| 2.4 等效电路模型参数初始化 | 第31-36页 |
| 2.4.1 R_o、R_p、C_p参数辨识 | 第32页 |
| 2.4.2 OCV-SOC关系曲线辨识 | 第32-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于单一模型的在线SRUKF估计算法 | 第37-52页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 基于SRUKF的锂电池SOC估计算法 | 第37-41页 |
| 3.2.1 无迹变换原理 | 第37-39页 |
| 3.2.2 SRUKF算法简介 | 第39-41页 |
| 3.3 自适应算法简介 | 第41-44页 |
| 3.3.1 模型自适应方法简介 | 第42-43页 |
| 3.3.2 噪声自适应方法简介 | 第43-44页 |
| 3.4 利用VFF-RLS和扩维法改进SRUKF的SOC估计算法 | 第44-48页 |
| 3.4.1 利用变遗忘因子最小二乘法实现模型参数自适应估计 | 第44-46页 |
| 3.4.2 利用扩维法对噪声进行自适应估计 | 第46-48页 |
| 3.5 实验结果分析 | 第48-51页 |
| 3.5.1 精度分析 | 第48-50页 |
| 3.5.2 鲁棒性分析 | 第50-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于多模型的自适应SRUKF算法 | 第52-67页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 考虑电池实际容量修正的经验模型 | 第52-56页 |
| 4.2.1 退化数据分析 | 第52-55页 |
| 4.2.2 基于实际容量修正的SOC算法 | 第55-56页 |
| 4.3 基于多模型的SOC估计算法 | 第56-59页 |
| 4.3.1 多模型自适应SRUKF算法框架 | 第56-57页 |
| 4.3.2 基于多模型的SOC估计算法 | 第57-59页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第59-66页 |
| 4.4.1 模型对比实验分析 | 第59-62页 |
| 4.4.2 精度分析 | 第62-64页 |
| 4.4.3 鲁棒性分析 | 第64-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 本文研究工作总结 | 第67-68页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第76页 |
