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基于无迹卡尔曼滤波算法的动力电池剩余电量估算

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基于无迹卡尔曼滤波算法的动力电池剩余电量估算
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-15页
  1.1 电动汽车的发展概况第8-9页
  1.2 动力电池的研发概况第9-12页
  1.3 锂电池剩余电量(SoC)估算方法研究现状第12-13页
  1.4 研究目的、对象与内容第13-15页
第二章 动力锂电池的工作原理及SoC估算方法第15-25页
  2.1 动力锂电池的工作原理第15-17页
  2.2 剩余电量与SoC的定义第17-18页
    2.2.1 广义的剩余电量与狭义的剩余电量第17-18页
    2.2.2 SoC的定义第18页
  2.3 SoC常用估算方法第18-22页
    2.3.1 开路电压法第18-19页
    2.3.2 安时积分法第19-20页
    2.3.3 神经网络法第20-21页
    2.3.4 卡尔曼滤波法第21-22页
  2.4 剩余电量评估的困难第22-23页
    2.4.1 电池状态监测不准确造成的困难第22-23页
    2.4.2 电池的不一致性造成的困难第23页
    2.4.3 对电池使用历史的不明确造成困难第23页
  2.5 本文采用的剩余电量(SoC)估算方法第23-24页
  2.6 本章小结第24-25页
第三章 动力电池的建模与仿真第25-41页
  3.1 面向电池管理系统的动力电池建模第25页
    3.1.1 电池建模的意义第25页
    3.1.2 电池模型的要求第25页
  3.2 电池建模的主要影响因素第25-27页
    3.2.1 电池温度的影响第25-27页
    3.2.2 充放电倍率因素第27页
    3.2.3 循环次数的影响第27页
  3.3 等效电路模型第27-37页
    3.3.1 本文选择的电池模型第29-30页
    3.3.2 HPPC实验与模型参数辨识第30-37页
  3.4 模型验证第37-40页
  3.5 本章小结第40-41页
第四章 遗忘因子递推最小二乘法的参数辨识第41-48页
  4.1 遗忘因子递推最小二乘法辨识第41-44页
    4.1.1 最小二乘法辨识原理第41-43页
    4.1.2 遗忘因子递推最小二乘法辨识第43-44页
  4.2 电池模型的最小二乘形式第44-45页
  4.3 模型参数辨识及结果第45-47页
    4.3.1 遗忘因子递推最小二乘法辨识参数步骤第45-46页
    4.3.2 辨识结果及分析第46-47页
  4.4 本章小结第47-48页
第五章 无迹卡尔曼滤波SoC估算算法第48-59页
  5.1 UKF算法概述第48-54页
    5.1.1 卡尔曼滤波算法与UT变换第48-51页
    5.1.2 UKF算法流程第51-53页
    5.1.3 噪声的自适应匹配第53-54页
  5.2 基于UKF算法的剩余电量SoC估算第54-55页
  5.3 基于UKF算法的仿真模型第55页
  5.4 SoC仿真结果验证第55-58页
  5.5 本章小结第58-59页
第六章 总结与展望第59-61页
  6.1 本文总结第59页
  6.2 展望第59-61页
参考文献第61-64页
攻读学位期间取得的研究成果第64-65页
致谢第65页

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