基于IC曲线特征参数的锂离子电池SOH估计及DSP实现
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 论文研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 电池健康状态研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 电池老化机理研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 电池健康状态预测模型研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 2 锂离子电池性能分析 | 第19-25页 |
| 2.1 锂离子电池工作原理 | 第19-20页 |
| 2.2 锂离子电池退化机制分析 | 第20-21页 |
| 2.2.1 锂离子电池失效内部原因 | 第20-21页 |
| 2.2.2 锂离子电池失效外部原因 | 第21页 |
| 2.3 锂离子电池循环性能分析 | 第21-23页 |
| 2.3.1 电池容量变化 | 第22页 |
| 2.3.2 开路电压曲线变化 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 3 容量增量分析法原理及影响因素分析 | 第25-37页 |
| 3.1 容量增量分析法原理 | 第25-26页 |
| 3.2 锂离子电池IC曲线影响因素 | 第26-30页 |
| 3.2.1 不同充电倍率IC曲线差异 | 第27-28页 |
| 3.2.2 不同温度IC曲线差异 | 第28-29页 |
| 3.2.3 不同老化程度IC曲线差异 | 第29-30页 |
| 3.3 锂离子电池寿命及退化机制ICA分析 | 第30-35页 |
| 3.3.1 电池循环老化实验 | 第30-31页 |
| 3.3.2 同温度下电池老化过程ICA分析 | 第31-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 4 基于IC曲线特征参数的SOH估计模型 | 第37-51页 |
| 4.1 IC曲线特征参数确定 | 第37-39页 |
| 4.1.1 IC曲线参数提取 | 第37页 |
| 4.1.2 相关性分析与特征参数选取 | 第37-39页 |
| 4.2 GA-BP神经网络模型 | 第39-46页 |
| 4.2.1 基本原理 | 第39-44页 |
| 4.2.2 估算模型建立 | 第44-46页 |
| 4.3 模型仿真与分析 | 第46-49页 |
| 4.3.1 仿真目的与方案 | 第46页 |
| 4.3.2 结果及评价 | 第46-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 5 SOH估算模型在DSP中的实现 | 第51-71页 |
| 5.1 系统硬件整体设计 | 第51-55页 |
| 5.1.1 硬件系统的功能和结构 | 第51-52页 |
| 5.1.2 主电路设计 | 第52-53页 |
| 5.1.3 控制电路设计 | 第53-55页 |
| 5.2 系统功能实现研究 | 第55-65页 |
| 5.2.1 实时IC曲线计算 | 第55-61页 |
| 5.2.2 特征参数提取与SOH估计 | 第61-62页 |
| 5.2.3 其他功能 | 第62-65页 |
| 5.3 实验与验证 | 第65-69页 |
| 5.3.1 实验方案 | 第65-66页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第66-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 6 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第77-81页 |
| 学位论文数据集 | 第81页 |
