| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 铅酸蓄电池的发展及应用 | 第10-11页 |
| 1.3 铅酸蓄电池充放电系统研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 铅酸蓄电池充电技术发展概述 | 第11-12页 |
| 1.3.2 铅酸蓄电池剩余电量的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容陈述 | 第13-14页 |
| 第2章 铅酸蓄电池特性及现有 SOC 估算方案分析 | 第14-32页 |
| 2.1 铅酸蓄电池内部结构及工作原理 | 第14-16页 |
| 2.1.1 铅酸蓄电池结构组成 | 第14-15页 |
| 2.1.2 铅酸蓄电池的电化学基础 | 第15-16页 |
| 2.2 铅酸蓄电池基本参数及其关系 | 第16-24页 |
| 2.2.1 铅酸蓄电池容量 | 第16-20页 |
| 2.2.2 铅酸蓄电池内阻 | 第20-21页 |
| 2.2.3 铅酸蓄电池电动势 | 第21-22页 |
| 2.2.4 铅酸蓄电池端电压 | 第22-24页 |
| 2.3 荷电状态值预估难点分析 | 第24-25页 |
| 2.4 传统 SOC 估算方法 | 第25-30页 |
| 2.4.1 安时计量法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 电动势法 | 第26页 |
| 2.4.3 数学模型法 | 第26-28页 |
| 2.4.4 神经网络法 | 第28-29页 |
| 2.4.5 卡尔曼滤波法 | 第29-30页 |
| 2.5 本文采用 SOC 预测方案 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于 FCM 的铅酸蓄电池 SOC 估算 | 第32-51页 |
| 3.1 模糊 C-均值聚类算法分析与实现 | 第32-41页 |
| 3.1.1 模糊 C-均值聚类算法过程分析 | 第32-35页 |
| 3.1.2 模糊 C-均值聚类算法原型初始化 | 第35-36页 |
| 3.1.3 模糊 C-均值聚类算法的实现步骤 | 第36-38页 |
| 3.1.4 自定义样本及仿真分析 | 第38-40页 |
| 3.1.5 聚类算法设计最优模糊系统理论依据 | 第40-41页 |
| 3.2 铅酸蓄电池 SOC 预测的模糊系统设计及验证 | 第41-50页 |
| 3.2.1 模糊控制器结构分析 | 第41-42页 |
| 3.2.2 实验数据的测取及模糊聚类运算 | 第42-44页 |
| 3.2.3 数据模糊化 | 第44-46页 |
| 3.2.4 实验仿真结果与分析 | 第46-50页 |
| 3.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 铅酸蓄电池能量监测系统设计 | 第51-64页 |
| 4.1 铅酸蓄电池能量监测系统要求及方案 | 第51-52页 |
| 4.1.1 铅酸蓄电池能量监测系统设计要求 | 第51页 |
| 4.1.2 铅酸蓄电池能量监测系统设计方案 | 第51-52页 |
| 4.2 监测系统主要参数采集电路设计 | 第52-60页 |
| 4.2.1 电源模块设计 | 第52-53页 |
| 4.2.2 蓄电池工作电压测量采集 | 第53-55页 |
| 4.2.3 蓄电池工作电流测量采集 | 第55-57页 |
| 4.2.4 蓄电池工作内阻采集 | 第57-58页 |
| 4.2.5 蓄电池温度采集 | 第58-59页 |
| 4.2.6 通讯模块设计 | 第59-60页 |
| 4.3 监测系统重要软件流程设计 | 第60-63页 |
| 4.3.1 系统整体软件流程 | 第60页 |
| 4.3.2 数据采集流程 | 第60-62页 |
| 4.3.3 蓄电池 SOC 监测流程 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 蓄电池能量监测系统实验测试结果分析 | 第64-68页 |
| 5.1 实验测试环境说明 | 第64-65页 |
| 5.1.1 实验测试平台 | 第64-65页 |
| 5.1.2 测试方法 | 第65页 |
| 5.2 测试结果及数据分析 | 第65-67页 |
| 5.2.1 蓄电池工作电压监测结果 | 第65-66页 |
| 5.2.2 蓄电池荷电状态监测结果 | 第66-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 结语和展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附录 个人简历及公开发表论文 | 第73页 |