| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题的来源 | 第10页 |
| ·锂电池发展概况 | 第10-11页 |
| ·课题研究现状 | 第11-13页 |
| ·锂电池建模方法的研究现状 | 第11-13页 |
| ·电池劣化程度预测方法的研究现状 | 第13页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究的内容 | 第14-15页 |
| 第2章 锂电池内阻模型的建立 | 第15-25页 |
| ·锂电池内阻 | 第15-17页 |
| ·内阻模型及传递函数的建立 | 第17-19页 |
| ·内阻模型的建立 | 第17-18页 |
| ·传递函数的建立 | 第18-19页 |
| ·参数辨识 | 第19-23页 |
| ·递推最小二乘法的学习 | 第19-21页 |
| ·基于递推最小二乘法的内阻辨识 | 第21-23页 |
| ·锂电池内阻模型的验证 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 锂电池循环寿命与劣化程度相关性分析 | 第25-36页 |
| ·电池劣化程度的定义 | 第25页 |
| ·影响锂电池劣化程度的因素 | 第25-27页 |
| ·影响锂电池劣化程度的内部因素 | 第25-26页 |
| ·影响锂电池劣化程度的外部因素 | 第26-27页 |
| ·锂电池循环寿命测试实验 | 第27-30页 |
| ·实验用电池 | 第27页 |
| ·测试设备 | 第27-28页 |
| ·实验测试方法 | 第28-29页 |
| ·实验测试数据 | 第29-30页 |
| ·内阻变化规律与劣化程度相关性分析 | 第30-31页 |
| ·不同的放电倍率对劣化程度的影响 | 第31-32页 |
| ·不同的温度对劣化程度的影响 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 锂电池劣化程度的Elman 神经网络预测研究 | 第36-49页 |
| ·Elman 神经网络理论基础 | 第36-39页 |
| ·Elman 神经网络结构描述 | 第36-37页 |
| ·Elman 网络的学习算法 | 第37-39页 |
| ·基于Elman 神经网络的锂电池劣化程度预测模型建立 | 第39-43页 |
| ·样本数据的采集和预处理 | 第39-40页 |
| ·Elman 网络建模及训练 | 第40-41页 |
| ·Elman 网络预测结果分析 | 第41-43页 |
| ·遗传算法优化Elman 神经网络 | 第43-48页 |
| ·遗传算法优化Elman 神经网络权值模型 | 第43-44页 |
| ·模型的工作流程 | 第44页 |
| ·优化过程及结果分析 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |