符号表
第1章 绪 论
1.1 课题背景及研究目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 动力锂电池模型
1.2.2 动力电池模型参数辨识
1.2.3 动力电池荷电状态估计
1.2.4 动力电池能量状态估计
1.2.5 动力电池可用功率预测
1.3 现存的空白与不足
1.4 本文的主要研究内容
第2章 电池测试平台及特性建模技术
2.1 引言
2.2 电池测试平台及模拟工况
2.2.1 电池测试设备
2.2.2 测试电池样本
2.2.3 模拟工况及约定标准
2.3 动力锂电池建模
2.3.1 等效电路模型(ECM)
2.3.2 滞回电势模型(HPM)
2.3.3 温度变化模型(TEM)
2.4 模型参数辨识
2.4.1 离线辨识(off-line)
2.4.2 在线辨识(on-line)
2.5 实例验证
2.5.1 滞回电势模型对比
2.5.2 离线参数辨识方法对比
2.5.3 ECM和TEM验证
2.5.4 在线参数辨识
2.6 本章小结
第3章 基于增强型电荷积分法的SoC估计方法
3.1 引言
3.2 电荷积分法的改进
3.2.1 Peukert 方程
3.2.2 库伦效率
3.3 增强型电荷积分法
3.3.1 Peukert方程对放电过程的改进
3.3.2 库伦效率对充电过程的改进
3.3.3 基于动态电压的SoC映射
3.3.4 频率可调的电流采样方案
3.3.5 基于增强型Ah法的SoC估计方案
3.4 实验平台
3.5 实例验证
3.5.1 频率可调电流采样
3.5.2 基于动态电压映射的SoC初值
3.5.3 定温条件下的SoC估计
3.5.4 变温条件下的SoC估计
3.6 本章小结
第4章 基于时域滤波器的SoC估计方法
4.1 引言
4.2 ECM的增强
4.2.1 OCV特性建模
4.2.2 容量特性建模
4.2.3 模型参数辨识
4.3 基于RLSF的SoC估计方案
4.3.1 RLS 算法及改进
4.3.2 由电池电气行为求取OCV
4.3.3 由电池热行为求取OCV
4.3.4 加权SoC
4.4 基于AEKF的SoC估计方案
4.4.1 EKF 算法及改进
4.4.2 考虑滞回电势的SoC估计
4.5 实验平台及特性测试实验
4.5.1 实验平台
4.5.2 电池特性测试实验
4.6 实例验证
4.6.1 RLSF估计方案的细化评估
4.6.2 AEKF估计方案的细化评估
4.6.3 不同估计器的性能比较与分析
4.7 本章小结
第5章 多限制条件下的SoAP预测方法
5.1 引言
5.2 电池模型的改进
5.3 基于SR-CDKF算法的SoC和SoE估计
5.3.1 CDKF 算法及改进
5.3.2 SoC和SoE估计器
5.4 多限制条件下的SoAP预测
5.4.1 峰值电流预测
5.4.2 SoAP预测
5.4.3 基于模型的电池多状态估计架构
5.5 实验平台及特性测试实验
5.5.1 实验平台
5.5.2 电池特性测试实验
5.6 实例验证
5.6.1 SoC和SoE估计实验
5.6.2 SoAP预测实验
5.7 本章小结
结论
参考文献
附录A 滞回模型的代码实现
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
声明
致谢
个人简历
