| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 聚合物锂离子电池的发展和特点 | 第9-12页 |
| 1.3 电池SOC的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文研究内容及结构 | 第13-15页 |
| 第2章 聚合物锂离子电池的建模 | 第15-34页 |
| 2.1 聚合物锂离子电池的原理 | 第15-16页 |
| 2.2 聚合物锂离子动力电池模型 | 第16-23页 |
| 2.2.1 电化学模型 | 第16-18页 |
| 2.2.2 神经网络模型 | 第18-19页 |
| 2.2.3 聚合物锂离子电池的参数自适应等效电路模型 | 第19-23页 |
| 2.3 参数自适应等效电路模型的参数辨识 | 第23-31页 |
| 2.3.1 参数自适应等效电路模型的开路电压OCV辨识 | 第23-25页 |
| 2.3.2 参数自适应等效电路模型的阻容参数辨识 | 第25-31页 |
| 2.4 模型在simulink中的仿真验证与分析 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 交互多模型扩展卡尔曼滤波对聚合物锂离子电池SOC估算算法 | 第34-48页 |
| 3.1 常见SOC估计算法 | 第34-36页 |
| 3.1.1 安时积分法 | 第34-35页 |
| 3.1.2 开路电压法 | 第35页 |
| 3.1.3 内阻法 | 第35页 |
| 3.1.4 人工神经网络 | 第35-36页 |
| 3.2 扩展卡尔曼滤波算法对SOC的估计 | 第36-41页 |
| 3.2.1 经典卡尔曼滤波算法 | 第36-38页 |
| 3.2.2 扩展卡尔曼算法实现SOC估算过程 | 第38-39页 |
| 3.2.3 扩展卡尔曼滤波在matlab中仿真与结果分析 | 第39-41页 |
| 3.3 交互多模型扩展卡尔曼滤波对电池SOC的估计 | 第41-47页 |
| 3.3.1 交互多模型扩展卡尔曼滤波原理 | 第41-44页 |
| 3.3.2 马尔科夫参数自适应 | 第44-45页 |
| 3.3.3 交互多模型扩展kalman滤波在matlab中仿真结果分析 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 电池管理平台实验算法验证 | 第48-59页 |
| 4.1 电池管理系统 | 第48-50页 |
| 4.1.1 电池状态监测 | 第48页 |
| 4.1.2 电池状态评估 | 第48-49页 |
| 4.1.3 电池安全保护 | 第49页 |
| 4.1.4 电池信息管理 | 第49-50页 |
| 4.2 电池管理系统硬件设计方案 | 第50-55页 |
| 4.2.1 电池管理系统供电电源设计 | 第50页 |
| 4.2.2 主电路模块设计 | 第50-51页 |
| 4.2.3 bq76940电池管理模块 | 第51-53页 |
| 4.2.4 通信模块设计 | 第53-55页 |
| 4.3 电池管理系统软件设计方案 | 第55-57页 |
| 4.3.1 基于CCS5.5的微控制器程序设计 | 第55-56页 |
| 4.3.2 SOC估算程序流程设计 | 第56-57页 |
| 4.4 SOC估计结果验证分析 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小节 | 第58-59页 |
| 结论与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
