| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 符号说明 | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-23页 |
| 1.2.1 建筑自然通风技术研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 电池剩余容量估计方法研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.3 电池剩余使用寿命预测方法研究现状 | 第20-23页 |
| 1.3 主要研究内容及结构安排 | 第23-27页 |
| 第二章 基于烟囱效应的基站自然通风冷却仿真模型与模型试验研究 | 第27-59页 |
| 2.1 引言 | 第27-28页 |
| 2.2 烟囱效应降温机理分析 | 第28-34页 |
| 2.2.1 烟囱效应基本原理 | 第28-30页 |
| 2.2.2 烟囱效应降温机理分析 | 第30-34页 |
| 2.3 基于烟囱效应的基站自然通风冷却仿真模型 | 第34-44页 |
| 2.3.1 湍流理论 | 第34-39页 |
| 2.3.2 模型建立 | 第39-40页 |
| 2.3.3 网格划分 | 第40-42页 |
| 2.3.4 求解器与模型设置 | 第42页 |
| 2.3.5 边界条件设置 | 第42-43页 |
| 2.3.6 求解参数设置 | 第43-44页 |
| 2.4 相似理论应用与模型试验研究 | 第44-53页 |
| 2.4.1 相似理论 | 第44-45页 |
| 2.4.2 原型与模型相似对应关系 | 第45-48页 |
| 2.4.3 相似比例尺的确定 | 第48-52页 |
| 2.4.4 模型试验设计 | 第52-53页 |
| 2.5 实验结果与讨论 | 第53-57页 |
| 2.5.1 仿真模型正确性验证 | 第53-55页 |
| 2.5.2 参数相似关系设计正确性验证 | 第55-57页 |
| 2.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第三章 锂离子电池剩余容量估计方法研究 | 第59-85页 |
| 3.1 引言 | 第59页 |
| 3.2 电池模型的建立 | 第59-63页 |
| 3.2.1 常用电池模型 | 第59-61页 |
| 3.2.2 本文选择的电路模型 | 第61-63页 |
| 3.3 电池模型参数预处理 | 第63-67页 |
| 3.3.1 实验平台搭建 | 第63-64页 |
| 3.3.2 电池OCV与SOC关系标定实验 | 第64-65页 |
| 3.3.3 等效电路模型离线参数辨识 | 第65-67页 |
| 3.4 电池模型参数的在线辨识 | 第67-70页 |
| 3.5 基于双平方根容积卡尔曼滤波的SOC估计 | 第70-78页 |
| 3.5.1 平方根容积卡尔曼滤波相关理论 | 第70-74页 |
| 3.5.2 双平方根容积卡尔曼滤波算法设计 | 第74-78页 |
| 3.6 实验测试与结果分析 | 第78-84页 |
| 3.7 本章小结 | 第84-85页 |
| 第四章 锂离子电池剩余使用寿命预测方法研究 | 第85-109页 |
| 4.1 引言 | 第85-86页 |
| 4.2 锂离子电池性能退化状态分析 | 第86-88页 |
| 4.3 锂离子电池健康因子构建方法 | 第88-93页 |
| 4.3.1 排列熵理论 | 第88-89页 |
| 4.3.2 基于排列熵的健康因子特征处理和识别方法 | 第89-93页 |
| 4.4 基于组合预测模型的电池RUL间接预测方法 | 第93-99页 |
| 4.4.1 组合预测相关理论 | 第93-98页 |
| 4.4.2 基于VMD-ARIMA-GM(1,1)组合模型的电池RUL预测 | 第98-99页 |
| 4.5 实验验证与分析 | 第99-108页 |
| 4.5.1 健康因子实验验证与分析 | 第99-105页 |
| 4.5.2 基于VMD-ARIMA-GM(1,1)的锂离子电池RUL预测与分析 | 第105-108页 |
| 4.6 本章小结 | 第108-109页 |
| 第五章 总结与展望 | 第109-112页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第109-111页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第122页 |
