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新能源汽車動力電池技術 版權信息
- ISBN：9787111767725
- 條形碼：9787111767725 ; 978-7-111-76772-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
新能源汽車動力電池技術 本書特色
本書遵循教指委相關指導文件和高等院校學生學習規律編寫而成。踐行四新理念，融入思政元素，注重理論與實踐相結合。
新能源汽車動力電池技術 內容簡介
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，動力電池剩余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。
新能源汽車動力電池技術 目錄
前言第1章車載動力電池管理系統概述111動力電池管理系統的概念和分類2111動力電池管理系統的基本概念2112動力電池管理系統的分類312動力電池管理系統的組成和功能5121動力電池管理系統的組成要素5122動力電池管理系統的關鍵技術和主要功能613動力電池管理系統的技術發展趨勢10131智能化管理技術的發展趨勢11132安全性能提升的技術趨勢12133能量利用效率提高的技術趨勢14第2章車載動力電池及其老化機理18前言第1章車載動力電池管理系統概述111動力電池管理系統的概念和分類2111動力電池管理系統的基本概念2112動力電池管理系統的分類312動力電池管理系統的組成和功能5121動力電池管理系統的組成要素5122動力電池管理系統的關鍵技術和主要功能613動力電池管理系統的技術發展趨勢10131智能化管理技術的發展趨勢11132安全性能提升的技術趨勢12133能量利用效率提高的技術趨勢14第2章車載動力電池及其老化機理1821鋰離子動力電池的組成和工作原理18211鋰離子動力電池的正極材料18212鋰離子動力電池的負極材料21213鋰離子動力電池的電解質和隔膜23214鋰離子動力電池的工作原理2522鋰離子動力電池的老化機理及其影響因素26221鋰離子動力電池的壽命及其評估指標26222鋰離子動力電池老化的主要機理27223鋰離子動力電池老化的影響因素2823鋰離子動力電池老化的診斷方法和預防手段30231鋰離子動力電池老化的診斷方法30232鋰離子動力電池老化的預防手段33第3章車載動力電池等效建模及參數辨識3531鋰離子動力電池的等效建模35311基于等效電路模型的電池建模35312基于電化學模型的電池建模39313基于數據驅動模型的電池建模4832動力電池模型參數辨識方法49321可變遺忘因子的遞歸*小二乘法49322等效電路模型的參數辨識54323循環壽命模型的參數辨識5633動力電池模型參數對電動汽車性能和管理系統的影響57331模型參數對電動汽車性能的影響58332模型參數對管理系統的影響60第4章鋰離子動力電池荷電狀態估計方法6141動力電池荷電狀態61411荷電狀態估計方法分類61412基于模型的SOC估計方法6542卡爾曼濾波66421卡爾曼濾波原理66422卡爾曼濾波器68423卡爾曼濾波的參數處理7143基于卡爾曼濾波的動力電池SOC估計72431建立電池模型72432狀態方程公式遞推73433估計流程與示例演示7544基于高斯過程回歸的動力電池SOC估計77441高斯過程回歸原理77442案例展示與分析77第5章鋰離子動力電池健康狀態估計方法7951動力電池健康狀態概述79511健康狀態定義及評價指標79512健康狀態估計方法分類8052基于粒子濾波的電池健康狀態估計81521基本原理81522系統建模81523重采樣82524粒子濾波仿真實例8453基于支持向量回歸的電池健康狀態估計89531優化目標及求解89532核函數選擇91533支持向量回歸方法實例92第6章鋰離子動力電池協同狀態估計方法9461動力電池協同狀態概述94611協同狀態問題描述94612協同狀態的定義95613協同狀態的評價指標95614協同狀態估計方法分類9662動力電池SOC與SOH估計97621鋰離子電池的SOC定義97622鋰離子電池的SOH定義97623影響SOC和SOH聯合估計的因素9963基于雙無跡卡爾曼濾波的SOC與SOH聯合估計101631無跡卡爾曼濾波原理101632無跡卡爾曼濾波算法實現102633基于雙無跡卡爾曼濾波的協同估計103第7章動力電池剩余使用壽命預測研究10771動力電池剩余使用壽命概述107711剩余使用壽命預測的目的及意義107712剩余使用壽命預測的方法分類10872基于神經網絡的電池剩余使用壽命預測109721神經網絡基本原理109722梯度計算方法110723神經網絡仿真實例11273結合概率分布的剩余使用壽命預測114731概率分布114732高斯過程回歸方法流程115733高斯過程回歸方法實例117參考文獻122
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