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双卡尔曼滤波与充电电压曲线融合的LiFePO4电池SOC估算

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-20页
    1.1 课题研究背景第10-11页
    1.2 磷酸铁锂电池特征第11-13页
    1.3 电池管理系统概况第13-15页
    1.4 电池SOC估算研究现状第15-18页
    1.5 本文的研究内容第18-20页
第二章 锂离子电池特性分析第20-34页
    2.1 开路电压与荷电状态曲线意义第20-22页
        2.1.1 开路电压及荷电状态定义第20页
        2.1.2 开路电压与荷电状态曲线意义第20-22页
    2.2 开路电压与荷电状态曲线获取方法讨论第22-26页
    2.3 开路电压与荷电状态曲线分析第26-30页
    2.4 极化电压分析第30-33页
    2.5 本章小结第33-34页
第三章 基于双卡尔曼滤波联合估算电池SOC第34-52页
    3.1 电池模型建立第34-35页
    3.2 模型参数离线辨识第35-39页
    3.3 模型参数在线辨识第39-43页
    3.4 双卡尔曼滤波算法联合估算第43-47页
    3.5 参数误差对估算结果影响分析第47-51页
        3.5.1 初始SOC偏差第47-48页
        3.5.2 初始参数值偏差第48-50页
        3.5.3 电池容量偏差第50-51页
    3.6 本章小结第51-52页
第四章 基于充电电压曲线融合卡尔曼滤波估算电池SOC第52-62页
    4.1 电池管理系统采集信号分析第52页
    4.2 信号噪声对SOC估算的影响第52-54页
    4.3 充电电压曲线特性分析第54-57页
    4.4 基于充电电压曲线融合卡尔曼滤波估算电池SOC第57-60页
    4.5 本章小结第60-62页
第五章 总结和展望第62-64页
    5.1 工作总结第62-63页
    5.2 后期展望第63-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-69页
攻读学位期间参加的科研项目及学术成果第69页

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