| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-30页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·电动汽车的发展概况 | 第10-12页 |
| ·关于电动汽车电池的技术研究与发展趋势 | 第12-16页 |
| ·国外主要电池生产企业 | 第16页 |
| ·HEV用电池管理系统的研发现状 | 第16-21页 |
| ·电池管理系统的开发现状 | 第16-18页 |
| ·电池管理系统的基本结构 | 第18-19页 |
| ·电池管理系统的技术关键 | 第19-21页 |
| ·电池管理系统的发展方向 | 第21页 |
| ·EV的国内外研究现状 | 第21-27页 |
| ·EV的发展概况 | 第21-22页 |
| ·HEV用铅酸电池 | 第22-23页 |
| ·HEV用锂离子电池 | 第23-24页 |
| ·HEV用MH/Ni电池 | 第24-25页 |
| ·镍镉电池 | 第25页 |
| ·燃料电池 | 第25-26页 |
| ·钠氯化镍电池 | 第26页 |
| ·锌空气电池 | 第26-27页 |
| ·飞轮电池 | 第27页 |
| ·仿真技术在电动车上的应用概况 | 第27-28页 |
| ·课题的背景、来源及研究内容 | 第28-30页 |
| ·课题的背景及意义 | 第28-29页 |
| ·课题来源 | 第29页 |
| ·课题的研究内容 | 第29-30页 |
| 第二章 镍氢动力电池的特性研究及测试 | 第30-46页 |
| ·镍氢电池的发展及优势 | 第30-32页 |
| ·MH/Ni的发展 | 第30-31页 |
| ·MH/Ni电池的优势 | 第31-32页 |
| ·MH/Ni电池构造及其工作原理 | 第32-35页 |
| ·MH/Ni电池的构造 | 第32-33页 |
| ·MH/Ni电池工作原理 | 第33-35页 |
| ·动力MH/Ni电池的特性研究 | 第35-38页 |
| ·测试设备 | 第35页 |
| ·MH/Ni电池的电动势 | 第35-36页 |
| ·动力MH/Ni电池的内阻性能研究 | 第36页 |
| ·不同SOC状态及温度下10QNF55 动力型金属氢化物镍蓄电池组内阻特性 | 第36-38页 |
| ·动力MH/Ni电池的充放电性能测试 | 第38-43页 |
| ·动力MH/Ni电池的充放电性能测试 | 第38-39页 |
| ·动力MH/Ni非常温状态充放电性能测试 | 第39-43页 |
| ·动力MH/Ni电池自放电性能测试 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第三章 混合动力汽车用动力MH/Ni电池SOC预测及管理系统的研究 | 第46-58页 |
| ·动力MH/Ni电池能量管理系统的概念 | 第46页 |
| ·SOC定义分析 | 第46-47页 |
| ·SOC估算方法 | 第47-53页 |
| ·电量累积法 | 第47-48页 |
| ·Ah计量法 | 第48-49页 |
| ·开路电压法 | 第49-50页 |
| ·负载电压法 | 第50页 |
| ·内阻法 | 第50-51页 |
| ·线性模型法 | 第51页 |
| ·神经网络法 | 第51-52页 |
| ·卡尔曼滤波法 | 第52-53页 |
| ·SOC估算的影响因素 | 第53-56页 |
| ·充放电倍率因素的影响 | 第53-54页 |
| ·温度因素的影响 | 第54-55页 |
| ·自放电因素的影响 | 第55页 |
| ·老化因素的影响 | 第55页 |
| ·电池不均衡性因素的影响 | 第55-56页 |
| ·MH/Ni电池SOC估算的意义及技术难点 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 人工智能方法预测镍氢电池SOC | 第58-79页 |
| ·引言 | 第58-59页 |
| ·人工神经网络 | 第59-63页 |
| ·人工神经元模型 | 第59-60页 |
| ·神经元的传递函数 | 第60-62页 |
| ·ANN模型 | 第62-63页 |
| ·ANN的学习方法 | 第63页 |
| ·人工神经元学习 | 第63-66页 |
| ·通用ANN学习 | 第63-64页 |
| ·常用神经元的学习算法 | 第64-66页 |
| ·ANN的学习 | 第66-68页 |
| ·多层前馈网络的学习算法 | 第66-67页 |
| ·算法步骤及程序实现 | 第67-68页 |
| ·误差反传算法的推导 | 第68-72页 |
| ·网络误差与权值调整量 | 第68-70页 |
| ·误差反传算法的推导过程 | 第70-72页 |
| ·LM算法 | 第72-73页 |
| ·运用误差反传多次层前馈ANN对电池SOC预估 | 第73-75页 |
| ·模拟结果及分析 | 第75-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 基于改进后的误差反传多层前馈网络对动力镍氢电池SOC的预测 | 第79-92页 |
| ·误差反传ANN的缺陷 | 第79页 |
| ·改进误差反传ANN算法 | 第79-85页 |
| ·使用网络优化Hopfield网络 | 第82-83页 |
| ·反馈网络的能量函数 | 第83页 |
| ·Elm网络 | 第83页 |
| ·改进网络结构 | 第83-85页 |
| ·网络输入的改进 | 第85页 |
| ·初始容量的确定 | 第85-86页 |
| ·模拟结果及分析 | 第86-90页 |
| ·本章小结 | 第90-92页 |
| 第六章 结论与展望 | 第92-94页 |
| ·结论 | 第92-93页 |
| ·展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-97页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第97-98页 |
| 致谢 | 第98页 |
