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基于数据驱动方法的锂离子电池健康状态估计

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-23页
    1.1 课题研究的背景和意义第11-13页
    1.2 锂离子电池SOH研究的现状第13-19页
        1.2.1 锂离子电池SOH定义第13-14页
        1.2.2 基于经验的方法第14页
        1.2.3 基于性能的方法第14-19页
    1.3 数据驱动方法第19-21页
    1.4 论文的内容框架第21-23页
第二章 锂离子电池寿命衰减实验与分析第23-43页
    2.1 锂离子电池的特性第23-27页
        2.1.1 锂离子电池工作原理第23-24页
        2.1.2 锂离子电池的优缺点第24-25页
        2.1.3 锂离子电池衰退过程分析第25页
        2.1.4 锂离子电池模型第25-27页
    2.2 锂离子电池寿命衰减实验第27-32页
        2.2.1 常温下磷酸铁锂电池循环寿命衰减实验第27-29页
        2.2.2 NASA循环寿命衰减实验第29-30页
        2.2.3 不同放电条件下寿命衰减实验第30-31页
        2.2.4 不同条件下锂离子电池储存寿命实验第31-32页
    2.3 基于容量增量法的衰减特性分析第32-34页
    2.4 影响锂离子电池使用寿命因素分析第34-36页
        2.4.1 放电倍率对电池衰退的影响分析第34-35页
        2.4.2 SOC使用范围对电池衰退的影响分析第35-36页
    2.5 存储条件对锂离子电池寿命的影响分析第36-41页
        2.5.1 存储温度对锂离子电池寿命的影响第37-39页
        2.5.2 存储电量对锂离子电池寿命的影响第39-41页
    2.6 本章小结第41-43页
第三章 基于锂离子电池恒压充电电流曲线的SOH估计第43-51页
    3.1 电池恒压充电电流曲线分析第43-44页
    3.2 随机森林模型第44-46页
        3.2.1 Bagging第44-45页
        3.2.2 CART第45页
        3.2.3 随机森林回归实现的步骤第45-46页
    3.3 评价指标第46-47页
    3.4 预测结果与分析第47-48页
    3.5 本章小结第48-51页
第四章 基于锂离子电池恒流充电数据的SOH估计第51-65页
    4.1 电池恒流充电数据第51-53页
        4.1.1 恒流充电电压曲线分析第51-53页
        4.1.2 特征向量的计算第53页
    4.2 支持向量机模型第53-64页
        4.2.1 支持向量机算法简介第53-54页
        4.2.2 支持向量机回归模型推导第54-55页
        4.2.3 核函数介绍第55-56页
        4.2.4 交叉验证第56-57页
        4.2.5 参数的优化第57-58页
        4.2.6 预测结果与分析第58-64页
    4.3 本章小结第64-65页
第五章 基于锂离子电池恒流放电电压曲线的SOH估计第65-83页
    5.1 电池恒流放电实验数据分析第65-69页
    5.2 特征向量的提取第69页
    5.3 最小二乘支持向量机模型第69-73页
        5.3.1 最小二乘支持向量机推导第69-71页
        5.3.2 预测结果与分析第71-73页
    5.4 改进的最小二乘支持向量机模型第73-81页
        5.4.1 Nystrom法第73-75页
        5.4.2 Renyi熵第75页
        5.4.3 贝叶斯框架下最小二乘支持向量机第75-77页
        5.4.4 预测结果与分析第77-81页
    5.5 本章小结第81-83页
第六章 总结与展望第83-86页
    6.1 工作总结第83-84页
        6.1.1 锂离子电池衰减机理和特性研究第83-84页
        6.1.2 锂离子电池SOH估计算法研究第84页
    6.2 创新点第84页
    6.3 工作展望第84-86页
致谢第86-87页
参考文献第87-93页
附录:攻读硕士学位期间参与项目及发表论文第93页
    附录A 参与项目第93页
    附录B 发表论文第93页

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