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基于交互多模型扩展卡尔曼滤波对聚合物锂离子电池的SOC估计

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基于交互多模型扩展卡尔曼滤波对聚合物锂离子电池的SOC估计
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-15页
  1.1 课题的研究背景和意义第9页
  1.2 聚合物锂离子电池的发展和特点第9-12页
  1.3 电池SOC的研究现状第12-13页
  1.4 本文研究内容及结构第13-15页
第2章 聚合物锂离子电池的建模第15-34页
  2.1 聚合物锂离子电池的原理第15-16页
  2.2 聚合物锂离子动力电池模型第16-23页
    2.2.1 电化学模型第16-18页
    2.2.2 神经网络模型第18-19页
    2.2.3 聚合物锂离子电池的参数自适应等效电路模型第19-23页
  2.3 参数自适应等效电路模型的参数辨识第23-31页
    2.3.1 参数自适应等效电路模型的开路电压OCV辨识第23-25页
    2.3.2 参数自适应等效电路模型的阻容参数辨识第25-31页
  2.4 模型在simulink中的仿真验证与分析第31-33页
  2.5 本章小结第33-34页
第3章 交互多模型扩展卡尔曼滤波对聚合物锂离子电池SOC估算算法第34-48页
  3.1 常见SOC估计算法第34-36页
    3.1.1 安时积分法第34-35页
    3.1.2 开路电压法第35页
    3.1.3 内阻法第35页
    3.1.4 人工神经网络第35-36页
  3.2 扩展卡尔曼滤波算法对SOC的估计第36-41页
    3.2.1 经典卡尔曼滤波算法第36-38页
    3.2.2 扩展卡尔曼算法实现SOC估算过程第38-39页
    3.2.3 扩展卡尔曼滤波在matlab中仿真与结果分析第39-41页
  3.3 交互多模型扩展卡尔曼滤波对电池SOC的估计第41-47页
    3.3.1 交互多模型扩展卡尔曼滤波原理第41-44页
    3.3.2 马尔科夫参数自适应第44-45页
    3.3.3 交互多模型扩展kalman滤波在matlab中仿真结果分析第45-47页
  3.4 本章小结第47-48页
第4章 电池管理平台实验算法验证第48-59页
  4.1 电池管理系统第48-50页
    4.1.1 电池状态监测第48页
    4.1.2 电池状态评估第48-49页
    4.1.3 电池安全保护第49页
    4.1.4 电池信息管理第49-50页
  4.2 电池管理系统硬件设计方案第50-55页
    4.2.1 电池管理系统供电电源设计第50页
    4.2.2 主电路模块设计第50-51页
    4.2.3 bq76940电池管理模块第51-53页
    4.2.4 通信模块设计第53-55页
  4.3 电池管理系统软件设计方案第55-57页
    4.3.1 基于CCS5.5的微控制器程序设计第55-56页
    4.3.2 SOC估算程序流程设计第56-57页
  4.4 SOC估计结果验证分析第57-58页
  4.5 本章小节第58-59页
结论与展望第59-60页
参考文献第60-64页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第64-65页
致谢第65页

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