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三元锂离子电池衰退特性及SOH预测研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第13-26页
    1.1 研究的背景和意义第13-15页
    1.2 国内外研究现状第15-24页
        1.2.1 电池建模研究现状第15-17页
        1.2.2 电池SOC研究现状第17-20页
        1.2.3 电池SOH研究现状第20-24页
    1.3 本文主要研究内容第24-26页
第2章 三元锂离子电池衰退特性研究第26-68页
    2.1 不同循环区间下锂电池衰退实验及分析第26-59页
        2.1.1 实验方案第26-38页
        2.1.2 容量衰退分析第38-43页
        2.1.3 内阻演变分析第43-48页
        2.1.4 衰退机理分析第48-56页
        2.1.5 能量及峰值功率衰退分析第56-59页
    2.2 NASA锂电池实验及分析第59-66页
        2.2.1 实验方案第59-60页
        2.2.2 温度对锂电池衰退的影响第60页
        2.2.3 放电倍率对锂电池衰退的影响第60-63页
        2.2.4 放电截止电压对锂电池衰退的影响第63-66页
    2.3 本章小结第66-68页
第3章 基于电池衰退特征聚类的电池SOH预测第68-104页
    3.1 小波变换及神经网络基础第68-78页
        3.1.1 小波变换理论第68-72页
        3.1.2 神经网络基础第72-78页
    3.2 基于Kohonen神经网络的电池衰退模式聚类第78-82页
    3.3 基于小波神经网络的电池SOH预测第82-93页
        3.3.1 预测结果及分析第83-91页
        3.3.2 小波神经网络改进及收敛性分析第91-93页
    3.4 利用内阻数据估算和预测电池SOH第93-102页
        3.4.1 基于内阻的电池SOH估算第95-100页
        3.4.2 基于内阻的电池SOH预测第100-102页
    3.5 本章小结第102-104页
第4章 基于电池健康因子的SOH预测方法第104-117页
    4.1 等电压降方法中电压范围的选择第104-108页
    4.2 基于等压降放电时间的锂电池SOH预测第108-116页
    4.3 本章小结第116-117页
第5章 SOH预测结果在SOC估算中的应用第117-131页
    5.1 基于思维进化算法的锂电池SOC估算第117-128页
    5.2 基于SOH修正的电池SOC估算第128-130页
    5.3 本章小结第130-131页
第6章 总结与展望第131-134页
    6.1 全文总结第131-132页
    6.2 创新点第132-133页
    6.3 展望第133-134页
参考文献第134-142页
致谢第142-143页
攻读博士学位期间学术成果第143-144页
    学术论文第143页
    发明专利第143-144页
    参与课题研究第144页

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