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基于EKF的锂离子电池状态估计算法研究
目录
基于EKF的锂离子电池状态估计算法研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
锂离子电池模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1电池的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2电池的数学模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.3电池模型的仿真与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
扩展卡尔曼滤波器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.1EKF的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.2EKF在电池状态估计中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.3EKF算法的优缺点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
锂离子电池状态估计算法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.1数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.2EKF算法设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.3状态估计性能评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.4实验验证与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
5.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
5.2存在问题与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
5.3未来研究趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
基于EKF的锂离子电池状态估计算法研究（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
1.2锂离子电池工作原理概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
1.3状态估计算法研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
1.4本文研究内容与结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
锂离子电池状态变量分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.1开路电压特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2.2内阻变化规律．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
2.3温度影响研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
2.4容量衰减模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
卡尔曼滤波基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
3.1状态空间模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
3.2最优估计基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
3.3扩展卡尔曼滤波算法推导．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
3.4算法收敛性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
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