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基于数据模型融合的电动车辆动力电池组状态估计研究

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基于数据模型融合的电动车辆动力电池组状态估计研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-14页
第1章 绪论第14-28页
  · 本论文研究的目的和意义第14-15页
  · 国内外研究现状及发展趋势第15-21页
    · 动力电池模型第15-18页
    · 动力电池 SOC 估计第18-20页
    · 动力电池峰值功率能力估计第20页
    · 动力电池参数和状态联合估计第20-21页
  · 现有研究结果的空白与不足第21-24页
    · 电池建模研究中的难点与不足第21-22页
    · 动力电池参数和状态联合估计中的难点与不足第22-23页
    · 动力电池组的状态估计第23-24页
  · 本论文的主要研究内容第24-28页
第2章 锂离子动力电池试验与特性分析第28-44页
  · 锂离子动力电池测试系统第28-31页
  · 锂离子动力电池测试程序和数据库第31-38页
    · UMD-IAVS 建立的动力电池试验数据库第32-37页
    · BIT-NELEV 建立的动力电池试验数据库第37-38页
  · 锂离子动力电池交流阻抗特性分析第38-42页
    · 动力电池交流阻抗与 SOC 和充放电历史的关系第38-40页
    · 动力电池交流阻抗与操作温度的关系第40-41页
    · 动力电池交流阻抗与可用容量的关系第41-42页
  · 本章小结第42-44页
第3章 锂离子动力电池建模与参数辨识第44-72页
  · 问题描述第44-45页
  · 动力电池模型解析第45-51页
    · 不同 RC 网络阶次的等效电路模型第45-46页
    · 等效电路模型的数学表达第46-51页
  · 基于数据驱动的参数辨识方法第51-55页
    · 基于离线数据驱动的参数建模方法第51-54页
    · 基于在线数据驱动的参数建模方法第54-55页
  · 应用算例第55-70页
    · 使用数据说明第55-58页
    · 基于离线数据驱动的参数辨识方法第58-62页
    · 基于在线数据驱动的参数辨识方法第62-64页
    · 不确定应用条件对动力电池模型预测精度的影响第64-70页
  · 本章小结第70-72页
第4章 基于数据模型融合的动力电池 SOC 估计方法第72-107页
  · 问题描述第72页
  · 锂离子动力电池 SOC 估计第72-93页
    · 自适应扩展卡尔曼滤波算法第73-74页
    · 基于自适应扩展卡尔曼滤波算法的 SOC 估计方法第74-79页
    · 应用算例第79-83页
    · 不确定影响因素下的估计性能评估第83-93页
  · 基于数据与模型融合的动力电池 SOC 估计第93-106页
    · 基于三维空间响应面的动力电池开路电压模型第93-95页
    · 基于在线数据驱动与模型控制融合的 SOC 估计方法第95-98页
    · 应用算例第98-100页
    · 讨论分析第100-106页
  · 本章小结第106-107页
第5章 动力电池单体多时间尺度参数和状态联合估计方法第107-142页
  · 问题描述第107-108页
  · 动力电池峰值功率能力估计方法第108-114页
    · 基于动力电池模型的峰值电流估计方法第109-111页
    · 基于动力电池 SOC 的峰值电流估计方法第111页
    · 多约束持续动态峰值功率估计方法第111-114页
  · 动力电池 SOC 与峰值功率能力的联合估计第114-121页
    · 动力电池 SOC 与峰值功率能力联合估计算法第114-115页
    · 应用算例第115-120页
    · 健康状态的影响第120-121页
  · 动力电池 SOC 与可用容量的联合估计第121-141页
    · 基于开路电压估计值的动力电池可用容量估计方法第121-125页
    · 基于 SOC 估计值的动力电池可用容量估计方法第125-129页
    · 基于多时间尺度的动力电池可用容量估计方法第129-139页
    · 讨论分析第139-141页
  · 本章小结第141-142页
第6章 动力电池组的状态估计问题研究第142-164页
  · 问题描述第142-143页
  · 串联动力电池组最大可用容量的定义第143-148页
  · 表征单体的筛选方法第148-153页
    · 动力电池不一致成因分析第148-149页
    · 表征单体筛选方法研究第149-151页
    · 应用算例第151-153页
  · 串联动力电池组的状态估计第153-163页
    · 动力电池组多时间尺度参数和状态联合估计第153-157页
    · 应用算例第157-163页
  · 本章小结第163-164页
第7章 总结与展望第164-172页
  · 工作总结第164-167页
  · 本文创新点第167-171页
  · 展望第171-172页
参考文献第172-185页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第185-189页
攻读学位期间参与的科研项目、学术活动及获得的奖励第189-191页
致谢第191页

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