基于无迹卡尔曼滤波算法的动力电池剩余电量估算



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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