致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
1 绪论 | 第12-22页 |
1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
1.1.1 研究背景 | 第12-14页 |
1.1.2 研究意义 | 第14页 |
1.2 数据驱动建模理论 | 第14-17页 |
1.2.1 数据驱动的原理与发展 | 第14页 |
1.2.2 数据驱动建模的主要方法 | 第14-16页 |
1.2.3 数据驱动建模的一般流程 | 第16-17页 |
1.3 行驶里程的研究现状 | 第17-20页 |
1.3.1 SOC定义 | 第17页 |
1.3.2 里程的定义 | 第17-18页 |
1.3.3 行驶里程的研究现状 | 第18-19页 |
1.3.4 行驶里程影响因素 | 第19-20页 |
1.4 论文研究内容与框架 | 第20-21页 |
1.5 本章小节 | 第21-22页 |
2 物流电动车数据预处理 | 第22-40页 |
2.1 数据背景与采集 | 第22-25页 |
2.1.1 数据背景 | 第22-23页 |
2.1.2 数据采集 | 第23页 |
2.1.3 数据问题的提出 | 第23-25页 |
2.2 数据预处理 | 第25-30页 |
2.2.1 数据预处理算法设计与实现 | 第25-27页 |
2.2.2 数据插值方法分析 | 第27-30页 |
2.3 实验准备和误差分析方法 | 第30-31页 |
2.3.1 实验内容 | 第30-31页 |
2.3.2 误差分析方法 | 第31页 |
2.4 实验结果分析 | 第31-39页 |
2.4.1 删除处理实验结果分析 | 第31-33页 |
2.4.2 插值处理实验结果分析 | 第33-37页 |
2.4.3 平均处理实验结果分析 | 第37-39页 |
2.5 本章小结 | 第39-40页 |
3 物流电动车数据分析 | 第40-53页 |
3.1 每公里电量消耗百分比 | 第40页 |
3.2 物流电动车电池数据的偏相关分析 | 第40-44页 |
3.2.1 偏相关分析 | 第41-42页 |
3.2.2 行驶里程与影响因素的偏相关分析 | 第42-44页 |
3.3 行驶里程与影响因素的关系分析 | 第44-52页 |
3.3.1 SOC | 第44-47页 |
3.3.2 速度 | 第47-49页 |
3.3.3 温度 | 第49-50页 |
3.3.4 电压 | 第50-51页 |
3.3.5 总电流 | 第51-52页 |
3.4 本章小结 | 第52-53页 |
4 行驶里程模型建立 | 第53-88页 |
4.1 模型参数辨识 | 第53-56页 |
4.1.1 最小二乘法参数辨识 | 第53-55页 |
4.1.2 模型参数辨识的步骤 | 第55-56页 |
4.2 基于电池SOC的行驶里程模型建立 | 第56-61页 |
4.2.1 基于电池SOC的行驶里程模型确立 | 第56页 |
4.2.2 实验结果 | 第56-58页 |
4.2.3 模型验证 | 第58-61页 |
4.3 基于电池SOC和速度的行驶里程模型建立 | 第61-76页 |
4.3.1 参数k与速度的非线性关系探讨 | 第62-64页 |
4.3.2 回归方程的统计检验方法 | 第64-65页 |
4.3.3 速度与参数k非线性关系检验 | 第65-66页 |
4.3.4 基于电池SOC和速度的行驶里程模型确立 | 第66-74页 |
4.3.5 模型验证 | 第74-76页 |
4.4 基于电池SOC、速度和温度的行驶里程模型建立 | 第76-84页 |
4.4.1 温度对行驶里程影响的探讨 | 第76-78页 |
4.4.2 基于电池SOC、速度和温度的行驶里程模型确立 | 第78-80页 |
4.4.3 模型验证 | 第80-84页 |
4.4.4 行驶里程模型的适用条件 | 第84页 |
4.5 剩余行驶里程预测 | 第84-85页 |
4.6 经济车速与最佳温度估计 | 第85-87页 |
4.6.1 经济车速 | 第86页 |
4.6.2 最佳温度估计 | 第86-87页 |
4.7 本章小结 | 第87-88页 |
5 总结 | 第88-90页 |
5.1 工作总结 | 第88页 |
5.2 创新点 | 第88-89页 |
5.3 不足之处 | 第89页 |
5.4 展望 | 第89-90页 |
参考文献 | 第90-93页 |
作者简历及攻读硕士期间取得的研究成果 | 第93-95页 |
学位论文数据集 | 第95页 |