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基于IPSO-RLS优化RBF神经网络动力电池SOC估算研究

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基于IPSO-RLS优化RBF神经网络动力电池SOC估算研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-11页
第1章 引言第11-17页
  · 论文研究背景与意义第11-12页
  · 国内外电动汽车动力电池的研究现状第12-14页
  · 电池SOC估算算法的研究现状第14-16页
    · SOC估算算法第14-15页
    · SOC估算算法难点第15-16页
  · 本文研究的主要内容第16-17页
第2章 锂离子动力电池SOC估算第17-24页
  · 锂离子电池的工作原理第18-19页
  · 锂离子电池模型第19-21页
  · 锂离子电池SOC估算影响因素第21-22页
  · 锂离子电池SOC估算算法分析第22-23页
  · 本章小结第23-24页
第3章 径向基函数神经网络第24-31页
  · 人工神经网络第24-26页
    · 人工神经元模型第24-25页
    · 人工神经网络第25-26页
    · 神经网络学习规则第26页
  · 径向基函数神经(RBFN)网络第26-29页
    · RBFN网络结构第27-28页
    · RBFN网络估算SOC第28-29页
  · 应用RBFN网络估算电池SOC存在的问题第29-30页
  · 本章小结第30-31页
第4章 正则最小二乘法与改进粒子群结合的混合算法第31-43页
  · 正则最小二乘法第31-35页
    · 最小二乘法第31-32页
    · 改进正则最小二乘法第32-35页
  · 粒子群优化算法第35-38页
    · 标准粒子群算法第35-37页
    · 改进粒子群算法(IPSO)第37-38页
  · IPSO‐RLS混合算法流程第38-40页
  · IPSO‐RLS混合算法验证第40-42页
    · 测试函数第40页
    · 实验设置第40-41页
    · 实验结果第41-42页
  · 本章小结第42-43页
第5章 混合算法优化RBFN网络实验仿真研究第43-54页
  · IPSO‐RLS混合算法设置第43-46页
    · IPSO优化RLS正则系数第43-44页
    · IPSO‐RLS算法优化RBFN网络参数第44-46页
  · 优化后的RBFN网络仿真实验第46-51页
    · 实验设置第46页
    · 数据采集第46-48页
    · 实验仿真第48-51页
  · 实验结果分析第51-53页
  · 本章小结第53-54页
第6章 锂离子动力电池SOC估算系统设计第54-66页
  · 电池管理系统硬件设计第55-59页
    · 主控单元MCU第55页
    · 电压采集电路第55-56页
    · 电流采集电路第56-57页
    · 温度采集电路第57-58页
    · CAN总线通信电路第58-59页
  · 动力电池SOC估算系统软件设计第59-63页
    · 主程序设计第59页
    · 动力电池数据采集程序设计第59-61页
    · CAN总线通信程序设计第61-62页
    · SOC估算算法程序设计第62-63页
  · 系统性能测试第63-65页
  · 本章小结第65-66页
第7章 总结与展望第66-68页
参考文献第68-71页
致谢第71-72页
附录攻读硕士学位期间发表的论文第72页

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