聲明

摘要

英文摘要

目錄

第1章 緒論

1．1 課題的來源及意義

1．1．1 課題的來源

1．1．2 課題研究的意義

1．2 鋰動力電池研究現(xiàn)狀

1．2．1 電動汽車用動力電池的發(fā)展現(xiàn)狀

1．2．2 電池內(nèi)阻測量方法研究現(xiàn)狀

1．2．3 電池自放電測量方法研究現(xiàn)狀

1．2．4 鋰動力電池模型研究現(xiàn)狀

1．2．5 鋰動力電池分類方法研究現(xiàn)狀

1．3 鋰動力電池健康度的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1．3．1 鋰動力電池健康度研究現(xiàn)狀

1．3．2 電池健康度估算方法研究現(xiàn)狀

1．4 本文主要研究內(nèi)容

第2章 鋰動力電池健康度性能測試

2．1 電池健康度狀態(tài)概述

2．1．1 電池健康度SOH概述及定義

2．1．2 影響電池SOH的因素分析

2．2 鋰動力電池電氣性能實驗和SOH分析

2．2．1 實驗設(shè)備及方案

2．2．1 電池額定容量衰減與SOH關(guān)系實驗

2．2．2 電池自放電電阻劣化與SOH關(guān)系實驗

2．2．3 電池歐姆內(nèi)阻劣化與SOH關(guān)系實驗

2．2．4 充放電電流對SOH的影響測試實驗

2．2．5 充放電深度對SOH的影響測試實驗

2．3 本章小結(jié)

第3章 雙卡爾曼濾波算法的電池健康度估算

3．1 改進戴維南等效電路模型及參數(shù)辨識

3．1．1 改進戴維南等效電路模型

3．1．2 HPPC復(fù)合脈沖實驗

3．1．3 參數(shù)辨識

3．2 基于EKF算法的電池SOC估算

3．2．1 鋰電池SOC的狀態(tài)方程

3．2．2 鋰電池荷電狀態(tài)的觀測方程

3．2．3 擴展卡爾曼濾波算法(EKF)

3．2．4 基于EKF算法的電池SOC估算

3．3 基于EKF算法的電池SOH估算

3．3．1 歐姆內(nèi)阻健康度估算

3．3．2 自放電健康度估算

3．3．3 電池容量健康度估算

3．4 采用D-EKF算法的電池SOC和SOH估算

3．4．1 濾波器結(jié)構(gòu)

3．4．2 雙卡爾曼濾波器算法

3．4．3 基于雙卡爾曼濾波算法的電池SOC、SOH估算

3．5 仿真實驗和結(jié)果分析

3．6 本章小結(jié)

第4章 F-EKF算法的電池廣義健康度評價與估算

4．1 鋰電池廣義健康度

4．2 聯(lián)合卡爾曼濾波算法

4．2．1 濾波原理

4．2．2 F-EKF算法

4．3 基于F-EKF算法的動力電池健康度估算

4．3．1 聯(lián)合卡爾曼濾波器設(shè)計

4．3．2 自放電健康度局部濾波器設(shè)計

4．3．3 容量健康度局部濾波器設(shè)計

4．3．4 聯(lián)合卡爾曼全局濾波算法

4．4 信息分配因子的影響性研究

4．5 一種自適應(yīng)式信息分配因子的分配算法

4．6 仿真驗證及分析

4．7 本章小結(jié)

第5章 鋰動力電池健康度評價與估算

5．1 鋰動力電池成組技術(shù)研究

5．1．1 串聯(lián)系統(tǒng)的可靠性分析

5．1．2 并聯(lián)系統(tǒng)的可靠性分析

5．1．3 混聯(lián)系統(tǒng)的可靠性分析

5．1．4系統(tǒng)成組技術(shù)的可靠性分析

5．2 電池動態(tài)一致性分選技術(shù)研究

5．3 基于聚類分析法的磷酸鐵鋰電池分類研究

5．3．1 主元分析(PCA)

5．3．2 ISODATA算法研究

5．3．3 分類結(jié)果的實驗驗證

5．4 磷酸鐵鋰電池的全壽命試驗及可靠性驗證

5．4．1 充放電循環(huán)壽命試驗

5．4．2 可靠性驗證

5．4．3 分布參數(shù)及可靠性測度的點估計和區(qū)間估計

5．4．4 磷酸鐵鋰電池失效分析

5．4．5 糾正后的電池可靠性實驗驗證

5．5 電動車用鋰動力電池SOH估算

5．5．1 鋰動力電池組測試

5．5．2 建立荷電狀態(tài)參考系統(tǒng)的空間方程

5．5．3 建立局部濾波器的空間方程

5．5．4 電池模塊廣義健康度SOH估算

5．5．5 實驗驗證

5．6 本章小結(jié)

結(jié)論

參考文獻

攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文情況

攻讀學(xué)位期間發(fā)表的專利情況

致謝

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