| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 基于数据驱动锂离子电池剩余寿命预测方法的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第12-15页 |
| 第二章 锂离子电池概述 | 第15-23页 |
| 2.1 锂离子电池的基本结构及工作原理 | 第15-18页 |
| 2.1.1 锂离子电池的基本结构 | 第15-17页 |
| 2.1.2 锂离子电池的工作原理 | 第17页 |
| 2.1.3 锂离子电池的特性 | 第17-18页 |
| 2.2 锂离子电池的主要性能指标 | 第18-21页 |
| 2.3 锂离子电池寿命的影响因素 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 容量特性分析及数据预处理 | 第23-39页 |
| 3.1 锂离子电池容量特性实验 | 第23-26页 |
| 3.1.1 正极材料基本参数及实验设备 | 第23-25页 |
| 3.1.2 锂离子电池容量特性实验设计 | 第25-26页 |
| 3.2 不同充放电条件下锂离子电池实验及结果分析 | 第26-31页 |
| 3.2.1 不同放电倍率下锂离子电池实验及结果分析 | 第26-29页 |
| 3.2.2 不同环境温度下锂离子电池实验及结果分析 | 第29-30页 |
| 3.2.3 不同循环次数下锂离子电池实验及结果分析 | 第30-31页 |
| 3.3 锂离子电池RUL实验数据获取及处理 | 第31-38页 |
| 3.3.1 锂离子电池RUL实验设计 | 第31-32页 |
| 3.3.2 锂离子电池RUL实验数据获取 | 第32-33页 |
| 3.3.3 锂离子电池RUL实验数据处理 | 第33-36页 |
| 3.3.4 锂离子电池RUL实验数据处理分析 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于相空间重构-SVM锂离子电池RUL预测方法研究 | 第39-57页 |
| 4.1 相空间重构理论分析 | 第39-40页 |
| 4.2 支持向量机模型及分析 | 第40-47页 |
| 4.2.1 统计学习理论 | 第40-41页 |
| 4.2.2 支持向量机模型 | 第41-43页 |
| 4.2.3 支持向量回归 | 第43-47页 |
| 4.3 基于相空间重构-SVM锂离子电池RUL预测方法的设计 | 第47-55页 |
| 4.3.1 基于相空间重构-SVM锂离子电池RUL预测步骤 | 第47-49页 |
| 4.3.2 实例分析 | 第49-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 基于量子粒子群优化的相空间重构-SVM锂离子电池RUL预测方法 | 第57-69页 |
| 5.1 量子粒子群(QPSO)优化的基本原理 | 第57-61页 |
| 5.2 基于QPSO优化相空间重构-SVM的锂离子电池RUL预测的设计 | 第61-64页 |
| 5.2.1 基于QPSO优化相空间重构-SVM的锂离子电池RUL预测步骤 | 第61-62页 |
| 5.2.2 实例分析 | 第62-64页 |
| 5.3 锂离子电池RUL预测方法对比分析 | 第64-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
