锂动力电池健康度评价与估算方法的研究
声明
摘要
英文摘要
目录
第1章 绪论
1．1 课题的来源及意义
1．1．1 课题的来源
1．1．2 课题研究的意义
1．2 锂动力电池研究现状
1．2．1 电动汽车用动力电池的发展现状
1．2．2 电池内阻测量方法研究现状
1．2．3 电池自放电测量方法研究现状
1．2．4 锂动力电池模型研究现状
1．2．5 锂动力电池分类方法研究现状
1．3 锂动力电池健康度的国内外研究现状
1．3．1 锂动力电池健康度研究现状
1．3．2 电池健康度估算方法研究现状
1．4 本文主要研究内容
第2章 锂动力电池健康度性能测试
2．1 电池健康度状态概述
2．1．1 电池健康度SOH概述及定义
2．1．2 影响电池SOH的因素分析
2．2 锂动力电池电气性能实验和SOH分析
2．2．1 实验设备及方案
2．2．1 电池额定容量衰减与SOH关系实验
2．2．2 电池自放电电阻劣化与SOH关系实验
2．2．3 电池欧姆内阻劣化与SOH关系实验
2．2．4 充放电电流对SOH的影响测试实验
2．2．5 充放电深度对SOH的影响测试实验
2．3 本章小结
第3章 双卡尔曼滤波算法的电池健康度估算
3．1 改进戴维南等效电路模型及参数辨识
3．1．1 改进戴维南等效电路模型
3．1．2 HPPC复合脉冲实验
3．1．3 参数辨识
3．2 基于EKF算法的电池SOC估算
3．2．1 锂电池SOC的状态方程
3．2．2 锂电池荷电状态的观测方程
3．2．3 扩展卡尔曼滤波算法(EKF)
3．2．4 基于EKF算法的电池SOC估算
3．3 基于EKF算法的电池SOH估算
3．3．1 欧姆内阻健康度估算
3．3．2 自放电健康度估算
3．3．3 电池容量健康度估算
3．4 采用D-EKF算法的电池SOC和SOH估算
3．4．1 滤波器结构
3．4．2 双卡尔曼滤波器算法
3．4．3 基于双卡尔曼滤波算法的电池SOC、SOH估算
3．5 仿真实验和结果分析
3．6 本章小结
第4章 F-EKF算法的电池广义健康度评价与估算
4．1 锂电池广义健康度
4．2 联合卡尔曼滤波算法
4．2．1 滤波原理
4．2．2 F-EKF算法
4．3 基于F-EKF算法的动力电池健康度估算
4．3．1 联合卡尔曼滤波器设计
4．3．2 自放电健康度局部滤波器设计
4．3．3 容量健康度局部滤波器设计
4．3．4 联合卡尔曼全局滤波算法
4．4 信息分配因子的影响性研究
4．5 一种自适应式信息分配因子的分配算法
4．6 仿真验证及分析
4．7 本章小结
第5章 锂动力电池健康度评价与估算
5．1 锂动力电池成组技术研究
5．1．1 串联系统的可靠性分析
5．1．2 并联系统的可靠性分析
5．1．3 混联系统的可靠性分析
5．1．4系统成组技术的可靠性分析
5．2 电池动态一致性分选技术研究
5．3 基于聚类分析法的磷酸铁锂电池分类研究
5．3．1 主元分析(PCA)
5．3．2 ISODATA算法研究
5．3．3 分类结果的实验验证
5．4 磷酸铁锂电池的全寿命试验及可靠性验证
5．4．1 充放电循环寿命试验
5．4．2 可靠性验证
5．4．3 分布参数及可靠性测度的点估计和区间估计
5．4．4 磷酸铁锂电池失效分析
5．4．5 纠正后的电池可靠性实验验证
5．5 电动车用锂动力电池SOH估算
5．5．1 锂动力电池组测试
5．5．2 建立荷电状态参考系统的空间方程
5．5．3 建立局部滤波器的空间方程
5．5．4 电池模块广义健康度SOH估算
5．5．5 实验验证
5．6 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文情况
攻读学位期间发表的专利情况
致谢
相关知识
锂动力电池健康度评价与估算方法的研究
电动汽车锂离子动力电池健康状态估计方法研究.pdf
锂离子电池安全状态评估研究进展
=退役锂离子电池健康状态评估方法【钜大锂电】
【标准解读】《电动汽车动力蓄电池健康状态评价指标及估算误差试验方法》
车用锂电池健康状态下快充方法研究综述
智能电池健康度评估
如何智能评估EV电池健康状况？【钜大锂电】
《电动自行车用锂离子电池健康评估工作指引》解读
界面优化提高锂离子电池性能及锂离子电池产业化过程技术研究
网址: 锂动力电池健康度评价与估算方法的研究 https://m.trfsz.com/newsview1234762.html
