声明
第一章 绪论
§1.1 课题背景及研究意义
§1.2 国内外研究现状
§1.2.1 SOC的定义及其主要影响因素
§1.2.2 锂离子电池SOC评估预测方法及其研究现状
§1.3 本文主要工作
§1.4 本章小结
第二章 相关向量机算法原理与分析
§2.1 相关向量回归
§2.2 模型推导
§2.3 超参数优化
§2.3.1 MacKay 迭代估计法
§2.3.2 快速最大边际似然法
§2.3.3 EM迭代算法
§2.4 模型预测
§2.5 本章小结
第三章 基于改进增量相关向量机的锂离子电池SOC评估预测方法研究
§3.1 基于增量相关向量机锂离子电池SOC在线预测方法
§3.2 数据源获取
§3.3.1 核参数BW及训练样本数N对训练效果的影响分析
§3.3.2 核参数BW和训练样本数对预测效果的影响分析
§3.3.3 训练样本数N的选择与确定
§3.3.4 温度对IRVM算法预测效果的影响
§3.4 RVM、RRVM和IRVM算法的实验验证与分析
§3.5 本章小结
第四章 电动汽车电池组SOC在线监测系统研究
§4.1 电动汽车电池组SOC监测系统组成
§4.2 系统电源模块设计
§4.3 系统数据采集模块设计
§4.3.1 电流、电压传感器选型
§4.3.2 信号调理电路
§4.3.3 A/D转换功能电路设计
§4.3.4 温度采集电路设计
§4.4 系统显示模块设计
§4.5 系统报警模块设计
§4.6 系统通信模块设计
§4.7 SOC监测系统软件组成
§4.7.1 SOC估计算法
§4.7.2 A/D功能程序设计
§4.7.3 温度采集功能程序设计
§4.7.4 上位机软件程序
§4.8 本章小结
第五章 电动汽车电池组SOC在线监测系统实验研究
§5.1 实验项目及条件
§5.2 实验结果分析
§5.2.1 数据采集功能测试与误差分析
§5.2.2 SOC-OCV曲线标定
§5.2.3 SOC值估计实验
§5.3 本章小结
第六章 总结和展望
§6.1 本文总结
§6.2 论文研究展望
参考文献
致谢
作者在攻读硕士期间的主要研究成果
