基于AEKF的锂离子电池SOC估计研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 电动汽车国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 电动汽车用电池研究现状 | 第12页 |
| 1.2.3 电动汽车用电池模型研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.4 电动汽车用电池SOC估计研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 锂离子电池模型 | 第15-24页 |
| 2.1 锂离子电池简介 | 第15-16页 |
| 2.1.1 电池结构与工作原理 | 第15-16页 |
| 2.1.2 电池主要技术参数 | 第16页 |
| 2.2 电池端电压模型简介 | 第16-21页 |
| 2.2.1 锂离子电池等效电路模型 | 第17-19页 |
| 2.2.2 DP等效电路模型 | 第19-21页 |
| 2.3 电池模型的选择 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 磷酸铁锂电池SOC动态估算 | 第24-38页 |
| 3.1 SOC的定义 | 第24页 |
| 3.2 SOC经典估算方法 | 第24-26页 |
| 3.2.1 放电实验法 | 第24-25页 |
| 3.2.2 开路电压法 | 第25页 |
| 3.2.3 内阻法和电化学阻抗测试 | 第25页 |
| 3.2.4 负载电压法 | 第25-26页 |
| 3.2.5 人工神经网络法 | 第26页 |
| 3.3 基于AEKF算法和电池模型的SOC估计 | 第26-37页 |
| 3.3.1 卡尔曼滤波算法 | 第26-27页 |
| 3.3.2 自适应扩展卡尔曼滤波算法 | 第27-29页 |
| 3.3.3 模型离线参数辨识 | 第29-30页 |
| 3.3.4 模型在线参数辨识 | 第30-33页 |
| 3.3.5 电池模型的状态空间方程 | 第33-35页 |
| 3.3.6 SOC估算实现过程 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 电池电压采集设计 | 第38-44页 |
| 4.1 电压采集硬件设计 | 第38-42页 |
| 4.1.1 核心控制器 | 第38-39页 |
| 4.1.2 电压测量电路 | 第39-41页 |
| 4.1.3 电源电路 | 第41页 |
| 4.1.4 CAN通讯电路 | 第41-42页 |
| 4.2 电压采集上位机软件界面设计 | 第42-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 实验与仿真分析 | 第44-56页 |
| 5.1 实验平台简介 | 第44-45页 |
| 5.2 实验内容 | 第45-54页 |
| 5.2.1 HPPC测试 | 第45-50页 |
| 5.2.2 FUDS测试工况 | 第50-53页 |
| 5.2.3 电压采集测试 | 第53-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录 | 第63页 |
