電動汽車智能電池管理系統(tǒng)技術(shù)

前言 \n
第1章 再議汽車BMS的開發(fā)流程 \n
1.1電動汽車BMS開發(fā)的一般流程 \n
1.2電池建模在BMS開發(fā)過程中的核心地位 \n
第2章 動力電池測試 \n
2.1動力電池特性測試 \n
2.1.1測試安排 \n
2.1.2LiFePO4電池特性測試結(jié)果 \n
2.1.3Li（NiCoMn）O2三元電池特性測試結(jié)果 \n
2.1.4兩類動力電池特性對比 \n
2.1.5動力電池的電壓回彈特性 \n
2.2動力電池劣化測試 \n
2.2.1動力電池劣化過程中的容量變化規(guī)律 \n
2.2.2動力電池劣化過程中的內(nèi)阻譜變化規(guī)律 \n
2.2.3存儲條件對動力電池劣化的影響 \n
第3章 動力電池全生命周期信息化與智能診斷 \n
3.1動力電池全生命周期信息化 \n
3.1.1動力電池的數(shù)據(jù)類型及體量測算 \n
3.1.2動力電池的數(shù)據(jù)傳輸方式 \n
3.1.3動力電池數(shù)據(jù)的分級管理 \n
3.2動力電池的智能診斷問題 \n
3.2.1動力電池劣化診斷指標(biāo) \n
3.2.2動力電池離線劣化診斷 \n
3.2.3動力電池在線劣化診斷 \n
3.2.4動力電池的故障分析 \n
3.2.5基于移動客戶端的動力電池檢測系統(tǒng) \n
3.3退役電池的梯次利用 \n
3.3.1動力電池梯次利用相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與政策 \n
3.3.2動力電池梯次利用的基本流程 \n
3.3.3退役電池分選指標(biāo)研究 \n
第4章 電動汽車SoC估算問題的深入討論 \n
4.1對SoC概念的理解及存在的分歧 \n
4.1.1對SoC理解存在分歧93 \n
4.1.2SoC與SoP、SoE的區(qū)別與聯(lián)系 \n
4.2模型參數(shù)化及其在線識別 \n
4.2.1動力電池的等效電路模型 \n
4.2.2模型參數(shù)的離線擴展方法 \n
4.2.3模型參數(shù)的在線識別方法 \n
4.3基于分數(shù)階理論的電池建模與SoC估算 \n
4.3.1鋰離子動力電池分數(shù)階建模 \n
4.3.2基于分數(shù)階無跡卡爾曼濾波的SoC估算 \n
4.3.3基于雙卡爾曼濾波的模型階次與SoC聯(lián)合估算 \n
4.3.4實驗與結(jié)果分析 \n
第5章 均衡控制策略的研究 \n
5.1均衡控制策略與均衡拓撲結(jié)構(gòu)的關(guān)系 \n
5.2均衡控制策略的制訂 \n
5.2.1實施均衡的時機 \n
5.2.2均衡所依據(jù)的變量 \n
5.3兩種非耗散型的均衡控制策略 \n
5.3.1兩種非耗散型均衡拓撲結(jié)構(gòu) \n
5.3.2分級均衡控制策略 \n
5.3.3鉛酸電池中轉(zhuǎn)均衡控制策略 \n
5.4均衡控制策略的評價與對比 \n
5.4.1均衡控制策略的評價指標(biāo) \n
5.4.2均衡控制策略流程對比 \n
5.4.3均衡時間對比 \n
5.4.4均衡能量消耗對比 \n
5.4.5均衡對電池壽命影響對比 \n
5.4.6容量利用率對比 \n
5.4.7優(yōu)化案例分析 \n
第6章 小結(jié)與展望 \n
參考文獻