| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 课题研究背景及意义 | 第8-23页 |
| ·电动汽车的发展概况 | 第8-9页 |
| ·国内外电池的应用及产业化情况 | 第9-11页 |
| ·国内外电池的应用情况 | 第9-10页 |
| ·国内外二次电池的产业化状况 | 第10-11页 |
| ·HEV用电池管理系统的研究现状及发展方向 | 第11-15页 |
| ·电池管理系统的开发现状 | 第11-13页 |
| ·电池管理系统的基本结构 | 第13-14页 |
| ·电池管理系统的技术关键 | 第14-15页 |
| ·电池管理系统的发展方向 | 第15页 |
| ·HEV电池的研究现状与发展 | 第15-20页 |
| ·HEV用铅酸电池 | 第16页 |
| ·HEV用锂离子电池 | 第16-17页 |
| ·HEV用MH/Ni电池 | 第17-18页 |
| ·其他几种HEV用电池 | 第18-20页 |
| ·仿真技术在电动车上的应用概况 | 第20-21页 |
| ·课题的背景、来源及研究内容 | 第21-23页 |
| ·课题的背景及意义 | 第21页 |
| ·课题来源 | 第21页 |
| ·课题的研究内容 | 第21-23页 |
| 第二章 动力镍氢电池的特性研究 | 第23-37页 |
| ·MH/Ni电池的工作原理 | 第23-24页 |
| ·测试设备 | 第24-25页 |
| ·动力MH/Ni电池内阻测试及性能研究 | 第25-27页 |
| ·影响MH/Ni电池内阻的主要因素 | 第25页 |
| ·不同荷电状态下10QNF55 动力型金属氢化物镍蓄电池组内阻特性 | 第25-27页 |
| ·充放电过程中内阻变化规律 | 第27页 |
| ·动力MH/Ni电池充放电测试及性能研究 | 第27-30页 |
| ·不同倍率充电电压曲线比较 | 第27-29页 |
| ·不同倍率放电电压曲线比较 | 第29-30页 |
| ·动力MH/Ni电池温度特性研究 | 第30-34页 |
| ·MH/Ni电池的温度特性 | 第30-31页 |
| ·低温充放电测试 | 第31-32页 |
| ·高温充放电测试 | 第32-34页 |
| ·动力MH/Ni电池自放电特性研究 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 HEV用电池管理系统的研究 | 第37-46页 |
| ·前言 | 第37页 |
| ·剩余容量的概念 | 第37-38页 |
| ·影响电池SOC的因素 | 第38-40页 |
| ·充放电倍率 | 第38页 |
| ·温度 | 第38-39页 |
| ·自放电 | 第39页 |
| ·老化 | 第39页 |
| ·电池的不均衡性 | 第39-40页 |
| ·MH/Ni电池SOC估算的意义及技术难点 | 第40-41页 |
| ·几种常用SOC估算方法 | 第41-44页 |
| ·数学模型法 | 第41页 |
| ·开路电压法 | 第41-42页 |
| ·安时计量法 | 第42页 |
| ·内阻法 | 第42-43页 |
| ·线性模型法 | 第43页 |
| ·人工智能法 | 第43-44页 |
| ·卡尔曼滤波法 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 模糊逻辑方法预测镍氢电池SOC | 第46-62页 |
| ·模糊理论基础 | 第46-47页 |
| ·模糊集理论基本概念 | 第47-49页 |
| ·模糊集合 | 第47页 |
| ·隶属函数 | 第47-48页 |
| ·语言变量 | 第48-49页 |
| ·If …then 规则 | 第49-50页 |
| ·模糊推理 | 第50-51页 |
| ·模糊逻辑系统的组成与分类 | 第51-53页 |
| ·模糊逻辑系统的组成 | 第51-52页 |
| ·模糊逻辑系统的分类 | 第52-53页 |
| ·模糊控制模型预报 | 第53-55页 |
| ·模糊控制模型预报的方法 | 第53-54页 |
| ·模糊控制模型预报的算法 | 第54-55页 |
| ·输出信息的综合 | 第55页 |
| ·运用模糊数学预估SOC | 第55-61页 |
| ·模糊逻辑方案的确定 | 第55页 |
| ·模糊逻辑方案的设计 | 第55-59页 |
| ·仿真计算结果分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于自适应神经模糊推理系统镍氢电池SOC的预测 | 第62-75页 |
| ·概述 | 第62页 |
| ·模糊系统和神经网络的比较 | 第62-63页 |
| ·模糊系统和神经网络的结合 | 第63页 |
| ·ANFIS—基于自适应神经网络的模糊推理系统 | 第63-68页 |
| ·自适应网络简介 | 第64-65页 |
| ·ANFIS的推理机制 | 第65-67页 |
| ·ANFIS的学习算法 | 第67页 |
| ·模糊聚类 | 第67-68页 |
| ·ANFIS的优点 | 第68页 |
| ·基于MATLAB/SIMULINK的MH/Ni电池SOC预测 | 第68-74页 |
| ·ANFIS的工作原理 | 第69页 |
| ·基于MATLAB的ANFIS建模步骤 | 第69-70页 |
| ·模型计算、预测和分析 | 第70-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 结论 | 第75-77页 |
| 第七章 工作展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
