电动汽车动力电池模型参数在线辨识及SOC估计
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 动力电池简介 | 第10-11页 |
| 1.3 动力电池 SOC 估计方法研究现状 | 第11-17页 |
| 1.3.1 SOC 的定义及影响因素 | 第12-14页 |
| 1.3.2 SOC 估计方法研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 锂离子电池模型 | 第19-33页 |
| 2.1 锂离子电池的结构及工作原理 | 第19-20页 |
| 2.2 常用的电池模型 | 第20-24页 |
| 2.2.1 电化学模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 等效电路模型 | 第21-24页 |
| 2.3 锂离子电池模型的建立 | 第24-26页 |
| 2.4 电池模型参数获取实验 | 第26-31页 |
| 2.4.1 OCV-SOC 关系的建立 | 第26-28页 |
| 2.4.2 模型参数辨识实验 | 第28-31页 |
| 2.5 模型验证 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于遗忘因子递推最小二乘法的参数在线辨识 | 第33-41页 |
| 3.1 遗忘因子递推最小二乘法辨识 | 第33-35页 |
| 3.1.1 最小二乘法辨识原理 | 第33-35页 |
| 3.1.2 遗忘因子递推最小二乘法辨识 | 第35页 |
| 3.2 电池模型的数学形式 | 第35-37页 |
| 3.3 模型参数辨识实验及结果 | 第37-40页 |
| 3.3.1 遗忘因子递推最小二乘法辨识参数步骤 | 第37-38页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 锂离子电池 SOC 估计 | 第41-57页 |
| 4.1 卡尔曼滤波原理 | 第41-43页 |
| 4.2 基于卡尔曼滤波算法的开路电压估计 | 第43-50页 |
| 4.2.1 开路电压估计算法理论 | 第43-44页 |
| 4.2.2 SOC 参考值的获取及验证 | 第44-48页 |
| 4.2.3 开路电压法估计 SOC | 第48-50页 |
| 4.3 参数在线辨识的 SOC 估计联合估计算法 | 第50-55页 |
| 4.3.1 联合估计算法理论 | 第50-51页 |
| 4.3.2 仿真及结果分析 | 第51-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 全文总结 | 第57页 |
| 5.2 研究展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 作者简介及科研成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
