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考虑老化的锰酸锂电池荷电状态估计方法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-10页
第1章 引言第10-31页
   ·选题背景及意义第10-11页
     ·电动汽车是汽车未来发展趋势之一第10页
     ·电池的安全高效使用是制约因素之一第10页
     ·状态的准确估计是电池安全高效使用的基础第10-11页
   ·文献综述第11-29页
     ·SOC估计方法第11-12页
     ·锂离子电池老化机理第12-18页
     ·SOH估计方法第18-24页
     ·电池老化模型第24-29页
   ·本文研究任务第29-31页
第2章 锰酸锂电池老化试验第31-50页
   ·影响老化的因素分析第31-37页
     ·温度第31-33页
     ·电压第33-35页
     ·电流第35-37页
   ·老化试验设计第37-42页
     ·单因素试验第37-38页
     ·试验对象及设备第38-42页
   ·老化试验结果第42-49页
     ·容量衰减第42-44页
     ·阻抗增加第44-47页
     ·容量与阻抗的关系第47-48页
     ·库仑效率的变化第48-49页
   ·小结第49-50页
第3章 电池老化模型第50-72页
   ·容量模型第50-58页
     ·温度的影响第50-51页
     ·时间的影响第51页
     ·放电倍率的影响第51-55页
     ·充电倍率的影响第55-57页
     ·充电截至电压的影响第57-58页
     ·容量模型第58页
   ·阻抗模型第58-63页
     ·放电倍率的影响第59-60页
     ·充电倍率的影响第60-62页
     ·充电截至电压的影响第62-63页
     ·阻抗模型第63页
   ·容量与阻抗的关系第63-64页
   ·模型验证第64-71页
     ·放电倍率第65-66页
     ·更长老化时间第66-68页
     ·其他电池第68-69页
     ·多因素耦合第69页
     ·工况第69-71页
   ·小结第71-72页
第4章 基于卡尔曼滤波的SOC估计算法第72-87页
   ·卡尔曼滤波算法原理第72-76页
     ·线性卡尔曼滤波第72-75页
     ·扩展卡尔曼滤波第75-76页
   ·使用一阶模型的卡尔曼滤波算法第76-81页
     ·一阶模型第77-79页
     ·算法实现及效果验证第79-81页
   ·使用PNGV模型的卡尔曼滤波算法第81-86页
     ·PNGV模型第81-84页
     ·算法实现及效果验证第84-86页
   ·小结第86-87页
第5章 考虑老化的SOC估计算法第87-102页
   ·基于卡尔曼滤波的SOH估计算法第87-93页
     ·SOH定义第87页
     ·算法推导第87-89页
     ·算法验证第89-93页
   ·考虑老化的SOC估计算法第93-100页
     ·时间轴的定义第93-94页
     ·并行卡尔曼滤波算法第94-100页
   ·小结第100-102页
第6章 结论第102-103页
参考文献第103-108页
致谢第108-110页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第110页

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