| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 基于模型的方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于数据驱动方法 | 第11-15页 |
| 1.3 研究内容与研究方法 | 第15-18页 |
| 第2章 锂离子电池劣化机理研究 | 第18-34页 |
| 2.1 锂离子电池劣化机理 | 第18-24页 |
| 2.2 锂离子电池循环寿命影响因素 | 第24-29页 |
| 2.3 锂离子电池直接健康指标 | 第29-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 锂离子电池新健康指标构建 | 第34-68页 |
| 3.1 锂离子电池循环寿命实验 | 第35-39页 |
| 3.1.1 锂离子电池循环寿命测试系统 | 第35-36页 |
| 3.1.2 锂离子电池循环寿命实验流程 | 第36-39页 |
| 3.2 锂离子电池实验数据分析 | 第39-47页 |
| 3.2.1 锂离子电池实验数据集介绍 | 第40-44页 |
| 3.2.2 Pearson相关性分析法 | 第44页 |
| 3.2.3 Spearman秩相关分析法 | 第44-45页 |
| 3.2.4 锂离子电池充电数据分析 | 第45-47页 |
| 3.3 锂离子电池新健康指标提取及优化 | 第47-64页 |
| 3.3.1 新健康指标的提取 | 第47-56页 |
| 3.3.2 新健康指标的优化 | 第56-64页 |
| 3.4 基于新健康指标的电池容量估计 | 第64-66页 |
| 3.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第4章 基于PSO-MSVM的锂离子电池RUL预测 | 第68-82页 |
| 4.1 多核支持向量机MSVM模型构建 | 第68-74页 |
| 4.1.1 支持向量机 | 第68-72页 |
| 4.1.2 多核支持向量机 | 第72-74页 |
| 4.2 基于PSO算法的MSVM模型优化 | 第74-77页 |
| 4.3 锂离子电池RUL预测模型验证 | 第77-80页 |
| 4.4 本章小结 | 第80-82页 |
| 第5章 结论 | 第82-84页 |
| 5.1 研究总结 | 第82-83页 |
| 5.2 研究展望 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-91页 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果 | 第91页 |