电动车动力电池功率状态预测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 电动车的国内外发展现状 | 第9-12页 |
| 1.3 国内外电池功率测试方法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 国内外电池功率预测算法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.5 课题来源及主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 电池功率测试方法研究 | 第16-25页 |
| 2.1 电池功率测试方案设计 | 第16-19页 |
| 2.1.1 测试设备选择 | 第16-17页 |
| 2.1.2 电池活化测试 | 第17页 |
| 2.1.3 测试条件设定 | 第17-19页 |
| 2.2 两段式脉冲放电测试方法研究 | 第19-20页 |
| 2.2.1 测试方案设计 | 第19页 |
| 2.2.2 两段式脉冲放电测试 | 第19-20页 |
| 2.3 多段式脉冲放电测试方法研究 | 第20-23页 |
| 2.3.1 测试方案设计 | 第20-22页 |
| 2.3.2 多段式脉冲放电测试 | 第22-23页 |
| 2.4 恒功率放电方法研究 | 第23-24页 |
| 2.4.1 测试方案设计 | 第23-24页 |
| 2.4.2 恒功率放电测试 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于数值分析的电池峰值功率预估研究 | 第25-35页 |
| 3.1 数值分析 | 第25页 |
| 3.2 MATLAB 数值拟合的实现 | 第25-26页 |
| 3.3 两段式脉冲放电预估峰值功率 | 第26-27页 |
| 3.4 多段式脉冲放电预估峰值功率 | 第27-33页 |
| 3.4.1 峰值功率线性函数预估 | 第29-30页 |
| 3.4.2 峰值功率多项式预估 | 第30-31页 |
| 3.4.3 峰值功率指数预估 | 第31-33页 |
| 3.5 恒功率放电峰值功率预估 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于 BP 神经网络的电池功率预测研究 | 第35-46页 |
| 4.1 BP 神经网络 | 第35页 |
| 4.2 BP 神经网络的设计方法 | 第35-38页 |
| 4.2.1 BP 神经网络结构与学习过程 | 第35-37页 |
| 4.2.2 构造 BP 神经网络的步骤 | 第37-38页 |
| 4.3 BP 网络输出功率预测模型结构及参数设计 | 第38-41页 |
| 4.3.1 获取网络样本数据及先期处理样本数据 | 第38-39页 |
| 4.3.2 网络传递函数及训练函数的确立 | 第39-40页 |
| 4.3.3 网络模型层数及隐层神经元数目的确立 | 第40-41页 |
| 4.4 MATLAB 实现网络模型 | 第41-45页 |
| 4.4.1 输出功率预测 BP 模型建模及训练 | 第41-44页 |
| 4.4.2 功率预测实验分析 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
