| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 锂离子电池SOC及其估计方法研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 锂离子电池SOC | 第10-11页 |
| 1.2.2 锂离子电池SOC估计方法研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 锂离子电池性能与SOC的关系 | 第16-23页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 锂离子电池结构及其电化学原理 | 第16-18页 |
| 2.3 锂离子电池的性能与SOC的关系 | 第18-22页 |
| 2.3.1 放电倍率与SOC | 第18-20页 |
| 2.3.2 循环寿命与SOC | 第20-21页 |
| 2.3.3 工作温度与SOC | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 锂离子电池测试平台及建模 | 第23-33页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 锂离子电池测试平台 | 第23-25页 |
| 3.3 锂离子电池的建模 | 第25-28页 |
| 3.4 锂离子电池的外特性测试 | 第28-32页 |
| 3.4.1 锂电池U-I特性 | 第28-29页 |
| 3.4.2 锂电池的OCV-SOC特性 | 第29-30页 |
| 3.4.3 OCV-SOC的数学关系推导 | 第30-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于IPSO-KF的模型参数动态辨识 | 第33-46页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 卡尔曼滤波器设计 | 第33-34页 |
| 4.3 IPSO优化KF噪音协方差矩阵 | 第34-40页 |
| 4.3.1 粒子群算法概述 | 第34-36页 |
| 4.3.2 改进的粒子群算法 | 第36-38页 |
| 4.3.3 优化KF噪音协方差矩阵 | 第38-40页 |
| 4.4 基于IPSO-KF的模型参数动态辨识 | 第40-45页 |
| 4.4.1 IPSO-KF算法设计 | 第40页 |
| 4.4.2 模型参数动态辨识 | 第40-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于IPSO-DKF的锂离子电池SOC估计 | 第46-55页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 双卡尔曼滤波器设计 | 第46-49页 |
| 5.2.1 扩展卡尔曼滤波 | 第46-48页 |
| 5.2.2 基于DKF的SOC估计 | 第48-49页 |
| 5.3 基于IPSO-DKF的SOC估计 | 第49-51页 |
| 5.3.1 IPSO-DKF算法设计 | 第49-50页 |
| 5.3.2 SOC估计 | 第50-51页 |
| 5.4 实验与验证 | 第51-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62页 |