| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-23页 |
| ·课题来源及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第10-21页 |
| ·剩余寿命预测方法研究现状 | 第11-17页 |
| ·粒子滤波研究现状 | 第17-21页 |
| ·本文的研究内容与结构 | 第21-23页 |
| 第2章 锂离子电池剩余寿命预测与粒子滤波 | 第23-41页 |
| ·锂离子电池寿命退化分析 | 第23-28页 |
| ·锂离子电池的工作原理 | 第24-25页 |
| ·锂离子电池的基本特征 | 第25-26页 |
| ·锂离子电池的循环寿命退化过程分析 | 第26-28页 |
| ·锂离子电池性能退化测试及其数据分析 | 第28-30页 |
| ·NASA PCoE 的电池测试数据 | 第28-29页 |
| ·马里兰大学 CALCE 的电池测试数据 | 第29-30页 |
| ·基于退化过程的锂离子电池寿命预测问题分析 | 第30-32页 |
| ·粒子滤波 | 第32-40页 |
| ·动态系统模型 | 第32-33页 |
| ·贝叶斯估计的基本理论 | 第33-35页 |
| ·蒙特卡洛思想 | 第35-36页 |
| ·粒子滤波基本原理 | 第36-39页 |
| ·粒子滤波算法的基本流程 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于粒子滤波的锂离子电池 RUL 预测方法 | 第41-55页 |
| ·锂离子电池寿命退化模型 | 第41-43页 |
| ·基于粒子滤波的锂离子电池 RUL 预测方法 | 第43-50页 |
| ·锂离子电池循环寿命预测框架及算法描述 | 第43-45页 |
| ·锂离子电池循环寿命预测实验及分析 | 第45-50页 |
| ·基于四种重采样算法的 RUL 预测及性能对比实验 | 第50-54页 |
| ·粒子滤波四种基本重采样算法的原理 | 第50-52页 |
| ·四种重采样算法的性能对比实验 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 混合型锂离子电池 RUL 预测方法 | 第55-75页 |
| ·时间序列分析 AR 模型 | 第55-59页 |
| ·AR 模型的基本原理 | 第55-56页 |
| ·AR 模型的参数估计 | 第56-57页 |
| ·AR 模型的阶数确定 | 第57-59页 |
| ·基于 AR 模型和粒子滤波的 RUL 混合预测方法 | 第59-66页 |
| ·混合型 RUL 预测方法建立 | 第59-62页 |
| ·基于 AR 模型的锂离子电池 RUL 长期趋势预测 | 第62-63页 |
| ·实验及分析 | 第63-66页 |
| ·基于 AR 模型和正则化粒子滤波的混合型 RUL 预测方法 | 第66-70页 |
| ·正则化粒子滤波原理 | 第66-68页 |
| ·对比实验与分析 | 第68-70页 |
| ·优化的混合型锂离子电池 RUL 预测 | 第70-74页 |
| ·电池退化数据的特性分析 | 第70-71页 |
| ·改进 AR 模型的建立及性能对比实验 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第5章 算法性能评估及预测结果不确定性量化 | 第75-92页 |
| ·预测算法的性能评估 | 第75-81页 |
| ·预测算法的性能评估指标 | 第75-79页 |
| ·实验结果及分析 | 第79-81页 |
| ·与其他支持不确定度表达算法的性能对比 | 第81-85页 |
| ·对比分析一 | 第81-83页 |
| ·对比分析二 | 第83-85页 |
| ·寿命预测结果不确定性的量化表达 | 第85-91页 |
| ·置信区间 | 第85-87页 |
| ·概率密度分布直方图 | 第87-88页 |
| ·分布的假设检验 | 第88-91页 |
| ·本章小结 | 第91-92页 |
| 结论 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-104页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及发明专利 | 第104-106页 |
| 致谢 | 第106页 |
