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新能源汽車動力電池技術(新工科普通高等教育汽車類專業系列教材)/新能源與智能網聯汽車新技術系列叢書

  • 作者：編者:歐陽天成|責編:宋學敏//王榮
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111767725
  • 出版日期：2025/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：125
人民幣：RMB 35 元      售價：元
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內容大鋼
    本書遵循普通高等教育汽車專業培養目標，根據車載動力電池應用的技術要求，對當前電池管理系統狀態監測和壽命診斷進行了系統論述。本書針對新能源汽車電池管理系統的應用特點，以電池老化機理與等效建模為基礎，主要講述了動力電池狀態估計的關鍵方法和技術難題，具體包括車載動力電池管理系統概述，車載動力電池及其老化機理、等效建模及參數辨識，鋰離子動力電池荷電狀態估計方法、健康狀態估計方法、協同狀態估計方法，動力電池剩餘使用壽命預測研究等內容，同時配有驗證實例。
    本書既可作為普通高等教育車輛工程、自動化、控制科學與工程、新能源汽車工程，以及汽車服務工程等專業本科生及研究生的教材，也可作為廣大汽車工程技術人員、新能源測控技術人員、汽車運輸與管理人員的參考書。
作者介紹
編者:歐陽天成|責編:宋學敏//王榮
目錄
前言
第1章  車載動力電池管理系統概述
  1.1  動力電池管理系統的概念和分類
    1.1.1  動力電池管理系統的基本概念
    1.1.2  動力電池管理系統的分類
  1.2  動力電池管理系統的組成和功能
    1.2.1  動力電池管理系統的組成要素
    1.2.2  動力電池管理系統的關鍵技術和主要功能
  1.3  動力電池管理系統的技術發展趨勢
    1.3.1  智能化管理技術的發展趨勢
    1.3.2  安全性能提升的技術趨勢
    1.3.3  能量利用效率提高的技術趨勢
第2章  車載動力電池及其老化機理
  2.1  鋰離子動力電池的組成和工作原理
    2.1.1  鋰離子動力電池的正極材料
    2.1.2  鋰離子動力電池的負極材料
    2.1.3  鋰離子動力電池的電解質和隔膜
    2.1.4  鋰離子動力電池的工作原理
  2.2  鋰離子動力電池的老化機理及其影響因素
    2.2.1  鋰離子動力電池的壽命及其評估指標
    2.2.2  鋰離子動力電池老化的主要機理
    2.2.3  鋰離子動力電池老化的影響因素
  2.3  鋰離子動力電池老化的診斷方法和預防手段
    2.3.1  鋰離子動力電池老化的診斷方法
    2.3.2  鋰離子動力電池老化的預防手段
第3章  車載動力電池等效建模及參數辨識
  3.1  鋰離子動力電池的等效建模
    3.1.1  基於等效電路模型的電池建模
    3.1.2  基於電化學模型的電池建模
    3.1.3  基於數據驅動模型的電池建模
  3.2  動力電池模型參數辨識方法
    3.2.1  可變遺忘因子的遞歸最小二乘法
    3.2.2  等效電路模型的參數辨識
    3.2.3  循環壽命模型的參數辨識
  3.3  動力電池模型參數對電動汽車性能和管理系統的影響
    3.3.1  模型參數對電動汽車性能的影響
    3.3.2  模型參數對管理系統的影響
第4章  鋰離子動力電池荷電狀態估計方法
  4.1  動力電池荷電狀態
    4.1.1  荷電狀態估計方法分類
    4.1.2  基於模型的SOC估計方法
  4.2  卡爾曼濾波
    4.2.1  卡爾曼濾波原理
    4.2.2  卡爾曼濾波器
    4.2.3  卡爾曼濾波的參數處理
  4.3  基於卡爾曼濾波的動力電池SOC估計
    4.3.1  建立電池模型
    4.3.2  狀態方程公式遞推
    4.3.3  估計流程與示例演示
  4.4  基於高斯過程回歸的動力電池SOC估計

    4.4.1  高斯過程回歸原理
    4.4.2  案例展示與分析
第5章  鋰離子動力電池健康狀態估計方法
  5.1  動力電池健康狀態概述
    5.1.1  健康狀態定義及評價指標
    5.1.2  健康狀態估計方法分類
  5.2  基於粒子濾波的電池健康狀態估計
    5.2.1  基本原理
    5.2.2  系統建模
    5.2.3  重採樣
    5.2.4  粒子濾波模擬實例
  5.3  基於支持向量回歸的電池健康狀態估計
    5.3.1  優化目標及求解
    5.3.2  核函數選擇
    5.3.3  支持向量回歸方法實例
第6章  鋰離子動力電池協同狀態估計方法
  6.1  動力電池協同狀態概述
    6.1.1  協同狀態問題描述
    6.1.2  協同狀態的定義
    6.1.3  協同狀態的評價指標
    6.1.4  協同狀態估計方法分類
  6.2  動力電池SOC與SOH估計
    6.2.1  鋰離子電池的SOC定義
    6.2.2  鋰離子電池的SOH定義
    6.2.3  影響SOC和SOH聯合估計的因素
  6.3  基於雙無跡卡爾曼濾波的SOC與SOH聯合估計
    6.3.1  無跡卡爾曼濾波原理
    6.3.2  無跡卡爾曼濾波演算法實現
    6.3.3  基於雙無跡卡爾曼濾波的協同估計
第7章  動力電池剩餘使用壽命預測研究
  7.1  動力電池剩餘使用壽命概述
    7.1.1  剩餘使用壽命預測的目的及意義
    7.1.2  剩餘使用壽命預測的方法分類
  7.2  基於神經網路的電池剩餘使用壽命預測
    7.2.1  神經網路基本原理
    7.2.2  梯度計算方法
    7.2.3  神經網路模擬實例
  7.3  結合概率分佈的剩餘使用壽命預測
    7.3.1  概率分佈
    7.3.2  高斯過程回歸方法流程
    7.3.3  高斯過程回歸方法實例
參考文獻

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