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基于LS-SVM的蓄电池荷电状态监测方法的研究与设计

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基于LS-SVM的蓄电池荷电状态监测方法的研究与设计
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-16页
  · 研究的意义第8-9页
  · 国内外研究现状第9-14页
    · 蓄电池的种类第9-10页
    · 国内外研究现状概述第10-14页
  · 蓄电池在线监测方法的提出第14页
  · 课题研究的主要内容第14-15页
  · 本章小结第15-16页
第二章 VRLA蓄电池的工作原理及影响其寿命的因素第16-27页
  · VRLA蓄电池的物理结构及工作原理第16-19页
    · VRLA蓄电池的物理结构第16-18页
    · VRLA蓄电池的工作原理第18-19页
  · VRLA蓄电池的主要性能参数第19-24页
    · 蓄电池的容量第20-21页
    · 蓄电池的电动势及开路电压第21-22页
    · 铅酸蓄电池的内阻第22-23页
    · 铅酸蓄电池的自放电率、放电时率和放电倍率第23-24页
    · 蓄电池的温度第24页
  · 影响VRLA蓄电池使用寿命的主要因素第24-26页
    · VRLA蓄电池的使用寿命第24-25页
    · 影响VRLA蓄电池使用寿命的内部因素第25页
    · 影响VRLA蓄电池使用寿命的外部因素第25-26页
  · 本章小结第26-27页
第三章 最小二乘支持向量机第27-33页
  · 支持向量机基本原理第27-29页
  · 最小二乘支持向量机第29-32页
    · LS_SVM原理介绍第29-31页
    · LS_SVM参数的选择方法介绍第31-32页
    · LS_SVM算法的特点第32页
  · 本章小结第32-33页
第四章 基于LS_SVM的蓄电池荷电状态估算方法研究第33-48页
  · 实验方法与数据获取第33-35页
  · 实验结果分析及研究算法的提出第35-37页
  · 基于LS_SVM的剩余容量建模设计第37-41页
    · 输入变量的选择第37页
    · 核函数的选择第37-39页
    · LS_SVM模型参数的选择第39-41页
  · 蓄电池剩余容量的估算结果分析第41-42页
  · 基于BP神经网络的剩余容量建模设计第42-46页
    · BP网络的结构第43-44页
    · BP网络建立、训练及检验结果分析第44-46页
  · LS-SVM算法与BP神经网络的训练结果比较第46-47页
  · 本章小结第47-48页
第五章 硬件电路系统设计第48-56页
  · 蓄电池监测系统硬件概述第48页
  · STM32芯片及其内部电路介绍第48-51页
    · STM32F103芯片介绍第48-50页
    · STM3电源电路第50页
    · STM32 ADC介绍第50-51页
    · 系统复位电路第51页
  · 参数采样电路介绍第51-53页
    · 工作电压监测电路第51-52页
    · 工作电流监测电路第52-53页
    · 温度监测电路设计第53页
  · 人机交互电路设计第53-55页
    · 液晶显示模块第53-55页
    · 报警及指示电路第55页
  · 本章小结第55-56页
第六章 电池监测系统的软件设计第56-61页
  · 系统软件设计要求第56页
  · 系统主程序设计第56-58页
  · 各部分子模块程序设计第58-60页
    · 电压、电流程序设计模块第58页
    · 温度检测模块设计第58-59页
    · SOC估算模块程序设计第59-60页
    · 液晶显示模块程序设计第60页
  · 本章小结第60-61页
第七章 总结与展望第61-63页
  · 全文总结第61-62页
  · 发展前景及展望第62-63页
参考文献第63-65页
致谢第65-66页
攻读硕士学位期间发表论文情况第66 页

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