| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 电动汽车发展现状 | 第10-13页 |
| 1.3 电动汽车用动力电池 | 第13-18页 |
| 1.3.1 铅酸蓄电池及现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 锂电池现状 | 第14-16页 |
| 1.3.3 双电层超级电容器现状 | 第16-17页 |
| 1.3.4 赝电容电容器现状 | 第17-18页 |
| 1.4 锂超级电容器的优势 | 第18-19页 |
| 1.5 课题的主要研究内容 | 第19-20页 |
| 2 车载电源的原理及性能分析 | 第20-27页 |
| 2.1 锂超级电容器的基本原理 | 第20-21页 |
| 2.2 锂超级电容器的分类 | 第21页 |
| 2.3 测试对象与测试仪器 | 第21-23页 |
| 2.3.1 测试对象 | 第21-22页 |
| 2.3.2 测试仪器 | 第22-23页 |
| 2.4 锂超级电容器的特性 | 第23-25页 |
| 2.4.1 内阻特性曲线 | 第23页 |
| 2.4.2 库仑效率特性 | 第23-24页 |
| 2.4.3 充放电特性 | 第24-25页 |
| 2.4.4 自放电特性 | 第25页 |
| 2.5 锂超级电容器的应用 | 第25-26页 |
| 2.5.1 电动汽车领域 | 第25页 |
| 2.5.2 风力发电和路灯电池领域 | 第25页 |
| 2.5.3 峰值脉冲功率方面的应用 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 锂超级电容器模型的建立 | 第27-39页 |
| 3.1 模型建立的意义 | 第27页 |
| 3.2 常见的锂超级电容器模型 | 第27-30页 |
| 3.2.1 经典一阶RC模型 | 第27-28页 |
| 3.2.2 梯形模型 | 第28-29页 |
| 3.2.3 三支路模型 | 第29-30页 |
| 3.2.4 神经网络模型 | 第30页 |
| 3.3 模型构建 | 第30-33页 |
| 3.3.1 等效电路模型的建立 | 第31-32页 |
| 3.3.2 多元线性回归模型参数估计 | 第32页 |
| 3.3.3 多元线性回归函数regress | 第32-33页 |
| 3.4 模型参数的获取 | 第33-36页 |
| 3.4.1 SOC-OCV曲线的建立 | 第33-34页 |
| 3.4.2 获取模型参数的实验过程及参数辨识 | 第34-36页 |
| 3.5 基于Matlab/Simulink的模型验证 | 第36-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 SOC的估算方法 | 第39-57页 |
| 4.1 SOC估算方法 | 第39-43页 |
| 4.1.1 安时积分法 | 第39页 |
| 4.1.2 内阻法 | 第39-40页 |
| 4.1.3 开路电压法 | 第40页 |
| 4.1.4 神经网络法 | 第40-41页 |
| 4.1.5 模糊逻辑算法 | 第41页 |
| 4.1.6 粒子滤波法 | 第41页 |
| 4.1.7 卡尔曼滤波法 | 第41-43页 |
| 4.2 影响电池SOC的因素 | 第43-45页 |
| 4.3 无迹卡尔曼滤波原理 | 第45-50页 |
| 4.3.1 UT变换 | 第45-47页 |
| 4.3.2 UKF算法流程 | 第47-48页 |
| 4.3.3 SOC的估算流程 | 第48-49页 |
| 4.3.4 系统误差和观测误差的调整 | 第49-50页 |
| 4.4 基于UKF算法实现SOC估算 | 第50-51页 |
| 4.5 基于Matlab/Simulink的无迹卡尔曼滤波算法模型的建立与验证 | 第51-56页 |
| 4.5.1 基于无迹卡尔曼滤波的SOC仿真模型 | 第51-54页 |
| 4.5.2 SOC仿真结果与分析 | 第54-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 基于dSPACE电池测试平台的搭建 | 第57-66页 |
| 5.1 dSPACE的基本应用 | 第57-58页 |
| 5.2 dSPACE软件安装 | 第58页 |
| 5.3 dSPACE构成及原理 | 第58-60页 |
| 5.3.1 dSPACE软硬件系统 | 第58-59页 |
| 5.3.2 RCP实验测试 | 第59-60页 |
| 5.4 dSPACE的优势 | 第60-61页 |
| 5.5 dSPACE平台的搭建 | 第61-63页 |
| 5.5.1 电池测试平台的组成 | 第61-63页 |
| 5.5.2 上位机监控平台 | 第63页 |
| 5.6 实验结果及分析 | 第63-65页 |
| 5.7 本章总结 | 第65-66页 |
| 6 结论 | 第66-68页 |
| 6.1 总结 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士期间参与科研及发表学术论文情况 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |