宽温度范围的锂电池SOC估算研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 动力电池研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 SOC估算方法研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 研究内容与研究方法 | 第15-17页 |
| 第2章 磷酸铁锂电池特性与SOC分析 | 第17-33页 |
| 2.1 磷酸铁锂电池的结构和工作原理 | 第17-18页 |
| 2.2 磷酸铁锂电池特性分析 | 第18-27页 |
| 2.2.1 电池参数及实验设备 | 第19-20页 |
| 2.2.2 电压特性 | 第20-23页 |
| 2.2.3 容量特性 | 第23-24页 |
| 2.2.4 温度特性 | 第24-26页 |
| 2.2.5 循环特性 | 第26-27页 |
| 2.3 SOC定义及其影响因素 | 第27-29页 |
| 2.3.1 SOC的定义 | 第27-28页 |
| 2.3.2 SOC的影响因素 | 第28-29页 |
| 2.4 SOC估算方法选择 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于KELM的宽温度范围SOC估算 | 第33-57页 |
| 3.1 核极限学习机 | 第33-39页 |
| 3.1.1 极限学习机原理 | 第33-36页 |
| 3.1.2 核极限学习机原理 | 第36-39页 |
| 3.2 SOC估算样本数据 | 第39-44页 |
| 3.2.1 输入样本数据获取 | 第40-42页 |
| 3.2.2 输出样本数据获取 | 第42-43页 |
| 3.2.3 样本数据优化 | 第43-44页 |
| 3.3 KELM的结构及参数优化 | 第44-49页 |
| 3.3.1 输入向量结构优化 | 第45-46页 |
| 3.3.2 基于遗传算法的参数优化 | 第46-49页 |
| 3.4 宽温度范围SOC估算验证 | 第49-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第4章 无迹卡尔曼滤波优化及结果分析 | 第57-69页 |
| 4.1 无迹卡尔曼滤波理论 | 第57-64页 |
| 4.1.1 卡尔曼滤波算法 | 第57-59页 |
| 4.1.2 扩展卡尔曼滤波算法 | 第59-61页 |
| 4.1.3 无迹卡尔曼滤波算法 | 第61-64页 |
| 4.2 无迹卡尔曼滤波的实现 | 第64-68页 |
| 4.2.1 状态方程与测量方程构建 | 第64页 |
| 4.2.2 宽温度范围SOC估算优化结果分析 | 第64-68页 |
| 4.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 结论 | 第69-71页 |
| 5.1 研究总结 | 第69-70页 |
| 5.2 研究展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻读学位期间获得与论文相关的科研成果 | 第77页 |
