| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第14-34页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第16-27页 |
| 1.2.1 微观时间尺度的锂离子电池状态估计 | 第17-18页 |
| 1.2.2 宏观时间尺度的锂离子电池衰退性能评估 | 第18-27页 |
| 1.3 现有研究结果的空白与不足 | 第27-29页 |
| 1.3.1 微观时间尺度电池状态估计中的难点与不足 | 第27-28页 |
| 1.3.2 宏观时间尺度电池衰退性能评估中的难点与不足 | 第28-29页 |
| 1.4 数据驱动方法 | 第29-31页 |
| 1.4.1 数据驱动方法的发展现状 | 第29-30页 |
| 1.4.2 数据驱动方法的优势 | 第30-31页 |
| 1.5 研究意义及主要工作 | 第31-34页 |
| 1.5.1 论文的研究意义 | 第31页 |
| 1.5.2 论文的章节安排 | 第31-34页 |
| 2 数据驱动下的电池SOC估计 | 第34-56页 |
| 2.1 电池的OCV-SOC映射关系 | 第34-38页 |
| 2.1.1 数据来源及获取方式 | 第34-36页 |
| 2.1.2 OCV-SOC曲线的温度依赖性 | 第36-38页 |
| 2.2 基于离线数据的电池模型参数辨识 | 第38-42页 |
| 2.2.1 电池模型的选择 | 第38-39页 |
| 2.2.2 模型参数的辨识 | 第39-42页 |
| 2.3 基于无迹卡尔曼滤波的电池SOC在线估计 | 第42-55页 |
| 2.3.1 无迹卡尔曼滤波 | 第42-45页 |
| 2.3.2 在线SOC估计结果分析 | 第45-55页 |
| 2.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 3 数据驱动下的电池SOP估计 | 第56-76页 |
| 3.1 电池SOP及其影响因素的数据分析 | 第56-63页 |
| 3.1.1 数据来源及获取方式 | 第56-60页 |
| 3.1.2 数据的统计特性分析 | 第60-63页 |
| 3.2 电池SOP估计的参数模型 | 第63-66页 |
| 3.2.1 OCV-SOC曲线的函数表达式 | 第63-64页 |
| 3.2.2 电池SOP的温度依赖性 | 第64-66页 |
| 3.3 电池SOP估计的非参数模型 | 第66-71页 |
| 3.3.1 支持向量机 | 第67-69页 |
| 3.3.2 非参数模型的训练 | 第69-71页 |
| 3.4 电池SOP估计结果及分析 | 第71-73页 |
| 3.5 本章小结 | 第73-76页 |
| 4 数据驱动下的电池RUL预测 | 第76-102页 |
| 4.1 电池的性能衰退模式分析 | 第76-85页 |
| 4.1.1 性能衰退原因分析 | 第76-77页 |
| 4.1.2 循环寿命测试实验 | 第77-79页 |
| 4.1.3 容量及内阻衰减趋势 | 第79-85页 |
| 4.2 电池寿命预测方法 | 第85-88页 |
| 4.2.1 贝叶斯定理 | 第85页 |
| 4.2.2 贝叶斯寿命预测 | 第85-88页 |
| 4.3 电池RUL预测结果及验证 | 第88-100页 |
| 4.3.1 电池RUL预测结果及分析 | 第88-97页 |
| 4.3.2 电池RUL预测方法的验证 | 第97-100页 |
| 4.4 本章小结 | 第100-102页 |
| 5 数据驱动下的失效电池识别 | 第102-120页 |
| 5.1 基于ICA的电池性能衰退特征分析 | 第102-106页 |
| 5.1.1 数据来源及IC分析方法 | 第102-104页 |
| 5.1.2 IC曲线的特征变量 | 第104-106页 |
| 5.2 基于Elastic Net的特征变量提取方法 | 第106-110页 |
| 5.2.1 Elastic Net方法 | 第106-109页 |
| 5.2.2 IC曲线特征变量提取结果 | 第109-110页 |
| 5.3 基于线性判别式分析的失效电池识别模型 | 第110-114页 |
| 5.3.1 线性判别分析 | 第110-112页 |
| 5.3.2 失效电池识别模型 | 第112-114页 |
| 5.4 失效电池识别结果及分析 | 第114-117页 |
| 5.5 本章小结 | 第117-120页 |
| 6 数据驱动在电池梯次利用领域的应用 | 第120-144页 |
| 6.1 大规模电动汽车退运电池的容量快速估计方法 | 第120-130页 |
| 6.1.1 退运电池容量与内阻的Pearson相关性分析 | 第121-124页 |
| 6.1.2 基于GA-SVM的电池容量快速估计模型 | 第124-127页 |
| 6.1.3 大规模退运电池的容量快速估计结果分析 | 第127-130页 |
| 6.2 面向筛选配组应用的梯次利用电池性能评价方法 | 第130-141页 |
| 6.2.1 基于德尔菲法的电池综合性能评价指标选取 | 第130-133页 |
| 6.2.2 基于灰色关联度分析的电池综合性能评价模型 | 第133-139页 |
| 6.2.3 梯次利用电池综合性能评价模型验证 | 第139-141页 |
| 6.3 本章小结 | 第141-144页 |
| 7 总结与展望 | 第144-148页 |
| 7.1 研究内容总结 | 第144-145页 |
| 7.2 论文主要创新点 | 第145-146页 |
| 7.3 研究工作展望 | 第146-148页 |
| 参考文献 | 第148-158页 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第158-164页 |
| 学位论文数据集 | 第164页 |
