基于贝叶斯滤波次优解旳电动汽车锂电池SOC初值追踪研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-14页 |
| 1.1.1 新能源汽车发展概述 | 第10-12页 |
| 1.1.2 电动汽车电池管理系统 | 第12-14页 |
| 1.2 电动汽车BMS研究发展现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 电动汽车BMS研究的国外发展现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 电动汽车BMS研究的国内发展现状 | 第15-16页 |
| 1.3 剩余电量估算的发展与欠缺 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构 | 第17-20页 |
| 第二章 动力电池讨论及选用 | 第20-28页 |
| 2.1 电动汽车对动力电池的要求 | 第20-21页 |
| 2.2 常用动力电池介绍 | 第21-25页 |
| 2.2.1 铅酸电池 | 第21-22页 |
| 2.2.2 镍镉电池 | 第22页 |
| 2.2.3 镍氢电池 | 第22-23页 |
| 2.2.4 锂离子电池 | 第23-25页 |
| 2.3 磷酸铁锂电池的电压平台期 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 SOC动态观测模型及其参数确定 | 第28-36页 |
| 3.1 常见电池模型类别 | 第28-32页 |
| 3.1.1 电化学模型 | 第28页 |
| 3.1.2 人工神经网络模型 | 第28-29页 |
| 3.1.3 等效电路模型 | 第29-31页 |
| 3.1.4 电池模型阶数的选择 | 第31-32页 |
| 3.2 SOC动态观测模型 | 第32-34页 |
| 3.3 使用最小二乘法辨识参数 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 贝叶斯定理次优解 | 第36-46页 |
| 4.1 无模型SOC算法 | 第36-38页 |
| 4.1.1 安时积分法 | 第36-37页 |
| 4.1.2 开路电压法 | 第37-38页 |
| 4.2 贝叶斯滤波 | 第38-40页 |
| 4.3 贝叶斯滤波的次优解 | 第40-44页 |
| 4.3.1 扩展卡尔曼滤波 | 第40-41页 |
| 4.3.2 无际卡尔曼滤波 | 第41-43页 |
| 4.3.3 粒子滤波 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 仿真研究 | 第46-54页 |
| 5.1 SOC初值追踪仿真 | 第46-50页 |
| 5.2 结果分析 | 第50-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 课题主要研究内容 | 第54页 |
| 6.2 本文主要创新点 | 第54-55页 |
| 6.3 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第62-63页 |
