基于数据驱动的电动汽车电池健康状态估计研究
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摘要
英文摘要
目录
1．1．1研究背景
1．1．2研究意义
1．2国内外研究现状
1．2．1基于测量的方法
1．2．2基于模型的方法
1．2．3基于数据驱动的方法
1．2．4存在不足
1．3主要内容及技术路线
1．3．1主要内容
1．3．2技术路线图
2电池健康状态衰退原理
2．1．1基本结构
2．1．2工作原理
2．1．3主要性能参数
2．1．4健康状态的定义
2．2电池老化理论
2．2．1老化机理
2．2．2影响因素
2．2．3理论总结
2．4本章小结
3电动汽车数据预处理
3．1电动汽车数据介绍
3．2数据预处理
3．2．1缺失值的处理
3．2．2异常值的处理
3．3参考容量计算
3．3．1充放电片段的提取
3．3．2电池剩余容量计算
3．3．3基于S-G滤波算法的参考容量平滑
3．4输入特征提取
3．4．1一阶特征提取
3．4．2二阶特征提取
3．4．3表征特征提取
3．5特征相关性结果展示
3．6本章小结
4基于集成学习的电池健康状态估计模型构建
4．1集成学习基本原理
4．2基于随机森林算法的电池健康状态预测
4．2．1算法原理
4．2．2实例验证
4．3基于XGBoost算法的电池健康状态预测
4．3．1算法原理
4．3．2实例验证
4．4．1算法原理
4．4．2实例验证
4．5结果分析与比较
4．6本章小结
5基于改进LSTM网络的电池健康状态估计模型构建
5．1LSTM神经网络原理
5．1参数优化
5．1．1优化器与损失函数
5．1．2输入特征优化
5．2基于WOA-LSTM-Attention神经网络的模型建立
5．2．1注意力机制
5．2．2鲸鱼优化算法
5．2．3实例验证
5．3模型对比验证
5．4本章小结
6．1论文总结
6．2研究创新点
6．3研究展望
参考文献
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