电动汽车锂离子电池SOC估算方法
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题背景 | 第14-15页 |
| 1.2 电池模型及研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 电池SOC及估算方法研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3.1 SOC定义 | 第16-17页 |
| 1.3.2 SOC估算方法研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 本文主要研究内容和章节安排 | 第19-20页 |
| 第二章 磷酸铁锂电池结构与模型 | 第20-33页 |
| 2.1 磷酸铁锂电池的结构和工作原理 | 第20-22页 |
| 2.1.1 电池结构 | 第20-21页 |
| 2.1.2 电池工作原理 | 第21-22页 |
| 2.2 磷酸铁锂电池的基本特性 | 第22-27页 |
| 2.2.1 电池的电压特性 | 第22-23页 |
| 2.2.2 电池的容量 | 第23-24页 |
| 2.2.3 电池的内阻特性 | 第24-25页 |
| 2.2.4 电池的充放电倍率 | 第25页 |
| 2.2.5 荷电状态(SOC) | 第25页 |
| 2.2.6 电池的比特性 | 第25-26页 |
| 2.2.7 自放电率 | 第26页 |
| 2.2.8 循环使用寿命 | 第26-27页 |
| 2.3 影响电池性能的主要因素 | 第27-28页 |
| 2.4 电池模型的分类 | 第28-32页 |
| 2.4.1 电化学模型 | 第28-29页 |
| 2.4.2 等效电路模型 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小节 | 第32-33页 |
| 第三章 改进的Thevenin模型及参数辨识 | 第33-43页 |
| 3.1 模型的选择 | 第33-35页 |
| 3.2 模型参数辨识 | 第35-42页 |
| 3.2.1 影响模型参数辨识的因素 | 第35-38页 |
| 3.2.2 模型电路数学表达式 | 第38-39页 |
| 3.2.3 模型参数辨识实验 | 第39-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于自适应扩展卡尔曼滤波算法的SOC估计 | 第43-53页 |
| 4.1 卡尔曼滤波原理 | 第43-46页 |
| 4.2 扩展卡尔曼滤波算法 | 第46-48页 |
| 4.3 自适应扩展卡尔曼滤波算法 | 第48-51页 |
| 4.4 基于AEKF算法的SOC估计实现 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 实验与仿真验证 | 第53-62页 |
| 5.1 实验平台简介 | 第53-56页 |
| 5.2 模型验证 | 第56-58页 |
| 5.3 SOC估算方法验证 | 第58-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 6.2 研究展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及发表的论文 | 第68-69页 |
