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基于RBF神经网络的锂动力电池SOC预测系统

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基于RBF神经网络的锂动力电池SOC预测系统
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-9页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 论文的研究目的和意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状及发展趋势第14-19页
        1.2.1 锂动力电池发展现状第14-15页
        1.2.2 电池SOC的定义第15页
        1.2.3 锂离子电池SOC估算研究现状第15-19页
    1.3 SOC估算的发展方向第19-20页
    1.4 本文的研究工作和主要结构第20-22页
第二章 锂动力电池原理和特性分析第22-33页
    2.1 锂离子电池第22-24页
    2.2 锂离子电池的工作原理第24页
    2.3 锂电池特性分析第24-28页
    2.4 影响SOC的主要因素第28-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第三章 基于RBF神经网络的锂动力电池SOC预测第33-65页
    3.1 RBF神经网络模型及其算法第33-42页
        3.1.1 RBF神经网络模型第33-35页
        3.1.2 RBF神经网络的学习算法第35-40页
        3.1.3 RBF神经网络学习算法流程第40-42页
    3.2 锂电池SOC预测模型及结构设计第42-50页
        3.2.1 RBF神经网络SOC预测模型第42-43页
        3.2.2 锂电池SOC预测模型结构设计第43-44页
        3.2.3 MATLAB实验仿真第44-50页
    3.3 粒子群算法实现RBF神经网络的优化第50-53页
        3.3.1 粒子群算法原理第50-51页
        3.3.2 粒子群算法优化RBF网络模型第51-52页
        3.3.3 PSO-RBF的实验仿真第52-53页
    3.4 量子粒子群算法实现RBF神经网络的优化第53-59页
        3.4.1 量子粒子群算法原理第53-56页
        3.4.2 QPSO-RBF预测模型的建立第56-57页
        3.4.3 QPSO-RBF的 MATLAB仿真第57-59页
    3.5 具有温度特性的锂电池SOC预测第59-64页
        3.5.1 实验数据获取与处理第60-63页
        3.5.2 仿真结果与分析第63-64页
    3.6 本章小结第64-65页
第四章 电池组在线温度监测系统的设计第61-76页
    4.1 LabVIEW简介第65-67页
    4.2 基于LabVIEW的系统软件设计第67-75页
        4.2.1 系统软件的总体设计第67-69页
        4.2.2 登录界面和前面板第69-70页
        4.2.3 传感器与报警模块第70-71页
        4.2.4 信号采集与处理模块第71-73页
        4.2.5 故障数据估算第73页
        4.2.6 温度校准和滤波算法第73-75页
    4.3 本章小结第71-76页
第五章 锂动力电池组SOC预测第76-92页
    5.1 电池组SOC定义第76-77页
    5.2 电池组测试系统简介第77-80页
        5.2.1 BTS7.6.X电池组检测仪器第77-78页
        5.2.2 BTSDA测试系统软件第78-80页
    5.3 电池组的特性分析第80-82页
        5.3.1 电池组充放电特性第80-81页
        5.3.2 电池组的不一致性第81-82页
    5.4 电池组的充放电实验第82-87页
        5.4.1 实验设计第82-83页
        5.4.2 电池组充放电温度特性分析第83-84页
        5.4.3 电池组低温放电实验第84-87页
    5.5 QPSO-RBF实现锂电池组SOC预测及结果分析第87-90页
    5.6 本章小结第90-92页
第六章 总结与展望第92-94页
    6.1 工作总结第92-93页
    6.2 工作展望第93-94页
参考文献第94-101页
致谢第101-102页
攻读硕士期间的相关工作第102页

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