基于粒子滤波及其改进算法的锂离子电池寿命预测
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 粒子滤波与支持向量回归机 | 第16-28页 |
| 2.1 贝叶斯估计 | 第16-18页 |
| 2.2 粒子滤波 | 第18-23页 |
| 2.3 支持向量回归机 | 第23-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于粒子滤波的电池寿命预测 | 第28-43页 |
| 3.1 电池健康状态及其影响因素 | 第28-30页 |
| 3.2 锂离子电池容量衰退模型 | 第30-32页 |
| 3.3 模型参数估计 | 第32-34页 |
| 3.4 仿真实验 | 第34-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于支持向量回归机粒子滤波的电池寿命预测 | 第43-55页 |
| 4.1 预测策略 | 第43-44页 |
| 4.2 SVR-PF 算法预测算法 | 第44-49页 |
| 4.3 仿真实验 | 第49-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 本文总结 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第63页 |
