【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U469.72
【目录】：
- 致谢5-6
- 摘要6-7
- ABSTRACT7-9
- 目录9-11
- 1 前言11-25
- 1.1 研究背景与意义11-13
- 1.1.1 研究背景11-12
- 1.1.2 研究意义12-13
- 1.2 动力电池SOH的研究现状13-17
- 1.2.1 SOH的相关定义13-14
- 1.2.2 SOH预测的研究现状14-17
- 1.3 锂离子电池简介17-21
- 1.3.1 锂离子电池的构造与工作原理17-18
- 1.3.2 锂离子电池的主要参数18-20
- 1.3.3 锂离子电池的特点20-21
- 1.4 锂离子单体电池SOH的影响因素21-22
- 1.5 分析锂离子电池SOH的评价指标22-23
- 1.6 论文研究内容及框架23-25
- 2 影响锂电池组SOH的因素25-34
- 2.1 单体电池连接方式对电池组SOH的影响分析25-28
- 2.1.1 先并后串连接方式的可靠性分析25-26
- 2.1.2 先串后并连接方式的可靠性分析26-27
- 2.1.3 两种连接方式可靠性的对比分析27-28
- 2.2 单体电池不一致性对电池组SOH的影响分析28-30
- 2.2.1 生产过程电池不一致性对电池组SOH的影响分析28-29
- 2.2.2 使用过程电池不一致对电池组SOH的影响分析29-30
- 2.3 提高电池组SOH的措施30-31
- 2.4 电池组均衡管理系统31-33
- 2.5 本章小结33-34
- 3 锂电池组等效电路模型的建立34-63
- 3.1 锂离子单体电池模型34-37
- 3.2 锂离子电池组模型37-51
- 3.2.1 电池组建模方法简介37-38
- 3.2.2 锂离子电池组实时数据分析38-45
- 3.2.3 锂离子电池组模型的建立45-51
- 3.3 模型参数辨识51-58
- 3.3.1 最小二乘法原理51-55
- 3.3.2 利用遗忘因子递推最小二乘法进行参数辨识55-58
- 3.4 参数辨识结果与分析58-61
- 3.5 本章小结61-63
- 4 粒子滤波算法预测电池组SOH63-79
- 4.1 粒子滤波算法简介63-72
- 4.1.1 贝叶斯估计理论63-66
- 4.1.2 蒙特卡罗方法66-68
- 4.1.3 粒子滤波的原理68-72
- 4.2 粒子滤波预测SOH72-77
- 4.2.1 算法步骤73-75
- 4.2.2 SOH预测实验75-77
- 4.3 实验结果分析77-78
- 4.4 本章小结78-79
- 5 遗传粒子滤波算法预测电池组SOH79-93
- 5.1 遗传算法简介79-82
- 5.1.1 遗传过程中基本术语79-80
- 5.1.2 遗传算法的实现步骤80-82
- 5.2 遗传粒子滤波算法描述82-85
- 5.3 遗传粒子滤波算法预测SOH85-89
- 5.3.1 算法的设计与实现85-86
- 5.3.2 SOH预测实验86-88
- 5.3.3 实验结果分析88-89
- 5.4 两次实验结果的对比与统计分析89-91
- 5.5 本章小结91-93
- 6 总结与展望93-96
- 6.1 全文总结93-94
- 6.2 论文创新点94
- 6.3 研究展望94-96
- 参考文献96-100
- 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果100-102
- 学位论文数据集102
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