摘要 | 第3-4页 |
abstract | 第4-5页 |
1 绪论 | 第8-12页 |
1.1 本论文的研究目的和意义 | 第8-9页 |
1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第9-12页 |
2 常用动力电池模型及参数辨识 | 第12-24页 |
2.1 电池建模的意义 | 第12页 |
2.2 常用动力电池模型 | 第12-14页 |
2.2.1 非电路模型 | 第12-13页 |
2.2.2 等效电路模型 | 第13-14页 |
2.3 动力电池的新型模型 | 第14-18页 |
2.3.1 磷酸铁锂电池的外特性及分析 | 第15-17页 |
2.3.2 磷酸铁锂电池模型 | 第17-18页 |
2.4 动力电池的参数辨识 | 第18-20页 |
2.5 磷酸铁锂电池模型实现与仿真 | 第20-23页 |
2.5.1 电池模型的实现 | 第20-21页 |
2.5.2 电池模型的仿真 | 第21-23页 |
2.6 本章小结 | 第23-24页 |
3 基于带有色噪声的自适应卡尔曼滤波方法的电池模型 | 第24-40页 |
3.1 带有色观测噪声的自适应无迹卡尔曼滤波算法 | 第24-30页 |
3.1.1 算法原理 | 第24-26页 |
3.1.2 仿真实验设计与验证 | 第26-28页 |
3.1.3 仿真结果分析 | 第28-30页 |
3.2 带有色噪声的自适应扩展卡尔曼滤波算法 | 第30-38页 |
3.2.1 算法原理 | 第31-34页 |
3.2.2 仿真实验设计与验证 | 第34-36页 |
3.2.3 仿真结果分析 | 第36-38页 |
3.3 本章小结 | 第38-40页 |
4 基于在线支持向量回归机的电池模型 | 第40-58页 |
4.1 问题描述 | 第40页 |
4.2 在线支持向量回归机算法 | 第40-54页 |
4.2.1 在线支持向量回归机原理 | 第40-49页 |
4.2.2 常用核函数及性质 | 第49-51页 |
4.2.3 算法参数的意义 | 第51页 |
4.2.4 模型性能评估 | 第51-54页 |
4.3 仿真实验设计与分析 | 第54-56页 |
4.3.1 仿真实验设计 | 第54-55页 |
4.3.2 模型评估与分析 | 第55-56页 |
4.4 本章小结 | 第56-58页 |
5 基于耦合模型的多时间尺度电池模型 | 第58-70页 |
5.1 问题描述 | 第58-59页 |
5.2 算法原理 | 第59-63页 |
5.2.1 电池模型的SoC估计误差谱分析 | 第59-61页 |
5.2.2 多时间尺度的耦合模型机理 | 第61页 |
5.2.3 基于耦合模型的多时间尺度电池模型框架 | 第61-63页 |
5.3 仿真实验设计与分析 | 第63-69页 |
5.3.1 仿真实验设计 | 第63-65页 |
5.3.2 仿真结果分析 | 第65-69页 |
5.4 本章小结 | 第69-70页 |
6 总结与展望 | 第70-71页 |
6.1 全文总结 | 第70页 |
6.2 未来工作展望 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-73页 |
致谢 | 第73-74页 |
攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第74-75页 |