聲明

致謝

摘要

英文摘要

目錄

1．1．1研究背景

1．1．2研究意義

1．2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1．2．1基于測(cè)量的方法

1．2．2基于模型的方法

1．2．3基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法

1．2．4存在不足

1．3主要內(nèi)容及技術(shù)路線

1．3．1主要內(nèi)容

1．3．2技術(shù)路線圖

2電池健康狀態(tài)衰退原理

2．1．1基本結(jié)構(gòu)

2．1．2工作原理

2．1．3主要性能參數(shù)

2．1．4健康狀態(tài)的定義

2．2電池老化理論

2．2．1老化機(jī)理

2．2．2影響因素

2．2．3理論總結(jié)

2．4本章小結(jié)

3電動(dòng)汽車數(shù)據(jù)預(yù)處理

3．1電動(dòng)汽車數(shù)據(jù)介紹

3．2數(shù)據(jù)預(yù)處理

3．2．1缺失值的處理

3．2．2異常值的處理

3．3參考容量計(jì)算

3．3．1充放電片段的提取

3．3．2電池剩余容量計(jì)算

3．3．3基于S-G濾波算法的參考容量平滑

3．4輸入特征提取

3．4．1一階特征提取

3．4．2二階特征提取

3．4．3表征特征提取

3．5特征相關(guān)性結(jié)果展示

3．6本章小結(jié)

4基于集成學(xué)習(xí)的電池健康狀態(tài)估計(jì)模型構(gòu)建

4．1集成學(xué)習(xí)基本原理

4．2基于隨機(jī)森林算法的電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)

4．2．1算法原理

4．2．2實(shí)例驗(yàn)證

4．3基于XGBoost算法的電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)

4．3．1算法原理

4．3．2實(shí)例驗(yàn)證

4．4．1算法原理

4．4．2實(shí)例驗(yàn)證

4．5結(jié)果分析與比較

4．6本章小結(jié)

5基于改進(jìn)LSTM網(wǎng)絡(luò)的電池健康狀態(tài)估計(jì)模型構(gòu)建

5．1LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

5．1參數(shù)優(yōu)化

5．1．1優(yōu)化器與損失函數(shù)

5．1．2輸入特征優(yōu)化

5．2基于WOA-LSTM-Attention神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型建立

5．2．1注意力機(jī)制

5．2．2鯨魚(yú)優(yōu)化算法

5．2．3實(shí)例驗(yàn)證

5．3模型對(duì)比驗(yàn)證

5．4本章小結(jié)

6．1論文總結(jié)

6．2研究創(chuàng)新點(diǎn)

6．3研究展望

參考文獻(xiàn)

學(xué)位論文數(shù)據(jù)集

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