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纯电动汽车锂电池组健康状态（SOH）的估计研究 |
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| 论文目录 |
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| 致谢 | 第5-6页 | | 摘要 | 第6-7页 | | ABSTRACT | 第7页 | | 目录 | 第9-11页 | | 1 前言 | 第11-25页 | | 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 | | 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 | | 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 | | 1.2 动力电池SOH的研究现状 | 第13-17页 | | 1.2.1 SOH的相关定义 | 第13-14页 | | 1.2.2 SOH预测的研究现状 | 第14-17页 | | 1.3 锂离子电池简介 | 第17-21页 | | 1.3.1 锂离子电池的构造与工作原理 | 第17-18页 | | 1.3.2 锂离子电池的主要参数 | 第18-20页 | | 1.3.3 锂离子电池的特点 | 第20-21页 | | 1.4 锂离子单体电池SOH的影响因素 | 第21-22页 | | 1.5 分析锂离子电池SOH的评价指标 | 第22-23页 | | 1.6 论文研究内容及框架 | 第23-25页 | | 2 影响锂电池组SOH的因素 | 第25-34页 | | 2.1 单体电池连接方式对电池组SOH的影响分析 | 第25-28页 | | 2.1.1 先并后串连接方式的可靠性分析 | 第25-26页 | | 2.1.2 先串后并连接方式的可靠性分析 | 第26-27页 | | 2.1.3 两种连接方式可靠性的对比分析 | 第27-28页 | | 2.2 单体电池不一致性对电池组SOH的影响分析 | 第28-30页 | | 2.2.1 生产过程电池不一致性对电池组SOH的影响分析 | 第28-29页 | | 2.2.2 使用过程电池不一致对电池组SOH的影响分析 | 第29-30页 | | 2.3 提高电池组SOH的措施 | 第30-31页 | | 2.4 电池组均衡管理系统 | 第31-33页 | | 2.5 本章小结 | 第33-34页 | | 3 锂电池组等效电路模型的建立 | 第34-63页 | | 3.1 锂离子单体电池模型 | 第34-37页 | | 3.2 锂离子电池组模型 | 第37-51页 | | 3.2.1 电池组建模方法简介 | 第37-38页 | | 3.2.2 锂离子电池组实时数据分析 | 第38-45页 | | 3.2.3 锂离子电池组模型的建立 | 第45-51页 | | 3.3 模型参数辨识 | 第51-58页 | | 3.3.1 最小二乘法原理 | 第51-55页 | | 3.3.2 利用遗忘因子递推最小二乘法进行参数辨识 | 第55-58页 | | 3.4 参数辨识结果与分析 | 第58-61页 | | 3.5 本章小结 | 第61-63页 | | 4 粒子滤波算法预测电池组SOH | 第63-79页 | | 4.1 粒子滤波算法简介 | 第63-72页 | | 4.1.1 贝叶斯估计理论 | 第63-66页 | | 4.1.2 蒙特卡罗方法 | 第66-68页 | | 4.1.3 粒子滤波的原理 | 第68-72页 | | 4.2 粒子滤波预测SOH | 第72-77页 | | 4.2.1 算法步骤 | 第73-75页 | | 4.2.2 SOH预测实验 | 第75-77页 | | 4.3 实验结果分析 | 第77-78页 | | 4.4 本章小结 | 第78-79页 | | 5 遗传粒子滤波算法预测电池组SOH | 第79-93页 | | 5.1 遗传算法简介 | 第79-82页 | | 5.1.1 遗传过程中基本术语 | 第79-80页 | | 5.1.2 遗传算法的实现步骤 | 第80-82页 | | 5.2 遗传粒子滤波算法描述 | 第82-85页 | | 5.3 遗传粒子滤波算法预测SOH | 第85-89页 | | 5.3.1 算法的设计与实现 | 第85-86页 | | 5.3.2 SOH预测实验 | 第86-88页 | | 5.3.3 实验结果分析 | 第88-89页 | | 5.4 两次实验结果的对比与统计分析 | 第89-91页 | | 5.5 本章小结 | 第91-93页 | | 6 总结与展望 | 第93-96页 | | 6.1 全文总结 | 第93-94页 | | 6.2 论文创新点 | 第94页 | | 6.3 研究展望 | 第94-96页 | | 参考文献 | 第96-100页 | | 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第100-102页 | | 学位论文数据集 | 第102页 |
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论文编号BS3056687，这篇论文共102页
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