| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 动力电池SOC估算方法及研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 动力电池充电方法研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 锂离子电池特性分析及模型搭建 | 第17-46页 |
| 2.1 锂离子电池结构及工作原理 | 第17-21页 |
| 2.1.1 锂离子电池结构及重要参数 | 第17-18页 |
| 2.1.2 锂离子电池性能的影响因素 | 第18-20页 |
| 2.1.3 锂离子电池工作原理 | 第20-21页 |
| 2.2 锂离子电池特性测试实验 | 第21-24页 |
| 2.2.1 静态容量测试实验 | 第23-24页 |
| 2.2.2 HPPC脉冲试验 | 第24页 |
| 2.3 锂离子电池特性 | 第24-27页 |
| 2.3.1 锂离子电池充电特性 | 第24-25页 |
| 2.3.2 锂离子电池极化特性 | 第25-27页 |
| 2.4 电池模型建立 | 第27-30页 |
| 2.4.1 等效电路模型概述 | 第27-29页 |
| 2.4.2 二阶RC等效电路模型 | 第29-30页 |
| 2.5 二阶RC电池模型参数离线辨识 | 第30-34页 |
| 2.6 基于决策树优化模糊算法对电池模型参数在线辨识 | 第34-43页 |
| 2.6.1 决策树优化模糊算法概述 | 第34-35页 |
| 2.6.2 基于决策树优化模糊算法步骤 | 第35-36页 |
| 2.6.3 目前常用的选择属性分类点的算法 | 第36-38页 |
| 2.6.4 输入变量的选择及其模糊化 | 第38-39页 |
| 2.6.5 基于决策树算法建立规则库 | 第39-42页 |
| 2.6.6 推断和反模糊化 | 第42-43页 |
| 2.7 仿真与实验结果分析 | 第43-44页 |
| 2.8 本章小结 | 第44-46页 |
| 第3章 基于扩展卡尔曼滤波的SOC预估研究 | 第46-58页 |
| 3.1 卡尔曼滤波算法介绍 | 第46页 |
| 3.2 卡尔曼滤波的基础知识 | 第46-48页 |
| 3.3 扩展卡尔曼滤波算法基础 | 第48-49页 |
| 3.4 基于EKF的SOC预估算法研究 | 第49-52页 |
| 3.5 扩展卡尔曼滤波模型搭建 | 第52页 |
| 3.6 恒流工况实验验证 | 第52-54页 |
| 3.7 中国城市公交工况验证 | 第54-57页 |
| 3.8 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 基于无迹卡尔曼滤波的SOC预估研究 | 第58-68页 |
| 4.1 无迹卡尔曼滤波算法基础 | 第58-61页 |
| 4.1.1 UT变换 | 第58-59页 |
| 4.1.2 无迹卡尔曼滤波计算过程 | 第59-61页 |
| 4.2 基于UKF的SOC预估算法研究 | 第61-63页 |
| 4.3 无迹卡尔曼滤波模型搭建 | 第63页 |
| 4.4 恒流工况实验验证 | 第63-65页 |
| 4.5 中国城市公交工况验证 | 第65-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 基于遗传算法的多阶段恒流充电方法 | 第68-82页 |
| 5.1 电池能耗和热耦合模型 | 第68-73页 |
| 5.1.1 电池能耗方程 | 第68页 |
| 5.1.2 搭建电池能耗和热耦合模型 | 第68-73页 |
| 5.2 遗传算法介绍及基本步骤 | 第73-76页 |
| 5.2.1 充电问题编码 | 第73-74页 |
| 5.2.2 确定目标函数和适应度函数 | 第74-75页 |
| 5.2.3 选择、交叉和变异 | 第75-76页 |
| 5.3 仿真和实验结果对比分析 | 第76-81页 |
| 5.3.1 不同SOC分段方式仿真对比 | 第76-77页 |
| 5.3.2 不同权重系数仿真对比 | 第77-78页 |
| 5.3.3 新磷酸铁锂电池和老化后电池仿真对比 | 第78-80页 |
| 5.3.4 充电实验验证及分析 | 第80-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第6章 全文总结与研究展望 | 第82-84页 |
| 6.1 全文总结 | 第82-83页 |
| 6.2 研究展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 致谢 | 第89页 |