基于神经网络方法的锂离子电池状态估计研究

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摘要

第一章绪论

1．1研究背景及意义

1．2锂离子电池状态估计研究现状

1．2．1锂离子电池研究现状

1．2．2电池SOC估计研究现状

1．2．3电池SOH估计研究现状

1．3章节安排

第二章锂离子电池测试平台与特性实验

2．1锂离子电池工作机理分析

2．2锂离子电池测试平台

2．3锂离子电池特性测试实验

2．3．1量大可用容量测试

2．3．2电池动态性能测试

2．3．3电池循环寿命测试

2．4本章小结

第三章基于简单循环单元神经网络算法的电池SOC估计

3．1．1神经网络算法结构

3．1．2模型超参数设置

3．1．3神经网络训练

3．2简单循环单元神经网络算法

3．2．1SRU网络结构

3．2．2并行优化及初始化

3．3实验验证及对比分析

3．3．1实验数据及预处理

3．3．2SOC估计精度对比分析

3．3．3算法训练速度对比分析

3．4本章小结

第四章不同因素对SOC估计效果的影响

4．1SOC估计效果影响因素理论分析

4．2对比算法LSTM网络

4．3环境温度对SOC估计效果的影响

4．3．1不同温度电池特性

4．3．2实验验证及结果分析

4．4电池老化对SOC估计效果的影响

4．4．2实验验证及结果分析

4．5本章小结

第五章基于简单循环单元神经网络算法的电池SOH估计

5．1电池SOH本质及影响因素

5．1．1电池SOH本质

5．1．2SOH影响因素

5．2对比算法GRU网络

5．3用于SOH估计的数据特征提取

5．4实验验证及结果分析

5．5本章小结

第六章总结与展望

6．1研究总结

6．2研究展望

参考文献

致谢

硕士期间的科研成果及参与的科研项目