動力電池管理系統(tǒng)核心算法

目錄
叢書序
前言

第1章　動力電池及其管理概述1
　　1.1　我國新能源汽車的發(fā)展規(guī)劃1
　　1.2　動力電池及管理系統(tǒng)的應用要求3
　　　　1.2.1　純電動汽車4
　　　　1.2.2　混合動力汽車4
　　　　1.2.3　插電式混合動力汽車5
　　　　1.2.4　相關研發(fā)指標6
　　1.3　動力電池6
　　　　1.3.1　動力電池的發(fā)展背景6
　　　　1.3.2　鋰離子動力電池的原理與分類8
　　　　1.3.3　磷酸鐵鋰鋰離子動力電池10
　　　　1.3.4　三元鋰離子動力電池12
　　1.4　動力電池管理系統(tǒng)14
　　　　1.4.1　BMS的基本功能15
　　　　1.4.2　BMS的拓撲結構16
　　　　1.4.3　BMS的開發(fā)流程18
　　1.5　本章小結19
第2章　動力電池測試20
　　2.1　動力電池系統(tǒng)測試平臺20
　　　　2.1.1　充放電性能測試設備20
　　　　2.1.2　頻域-阻抗特性測試設備22
　　　　2.1.3　環(huán)境模擬設備23
　　　　2.1.4　動力電池測試平臺24
　　2.2　動力電池測試流程26
　　　　2.2.1　國內外測試標準介紹26
　　　　2.2.2　BMS算法開發(fā)與實驗設計26
　　　　2.2.3　動力電池常規(guī)電性能測試28
　　　　2.2.4　交流阻抗測試32
　　　　2.2.5　剩余壽命測試35
　　2.3　動力電池測試數據37
　　2.4　動力電池實驗特性分析38
　　　　2.4.1　動力電池的溫度特性38
　　　　2.4.2　動力電池的性能衰退特性41
　　　　2.4.3　動力電池的壽命特性43
　　2.5　本章小結48
第3章　動力電池建模理論49
　　3.1　電化學模型49
　　　　3.1.1　模型介紹49
　　　　3.1.2　模型構建50
　　　　3.1.3　參數辨識61
　　　　3.1.4　算例分析62
　　3.2　等效電路模型64
　　　　3.2.1　模型介紹64
　　　　3.2.2　模型構建67
　　　　3.2.3　參數辨識68
　　　　3.2.4　算例分析73
　　3.3　分數階模型77
　　　　3.3.1　模型介紹77
　　　　3.3.2　模型構建79
　　　　3.3.3　參數辨識80
　　　　3.3.4　算例分析80
　　3.4　本章小結83
第4章　動力電池SOC和SOH估計84
　　4.1　SOC估計84
　　　　4.1.1　SOC估計分類84
　　　　4.1.2　基于模型的SOC估計方法89
　　　　4.1.3　基于AEKF算法的動力電池SOC估計91
　　　　4.1.4　基于HIF算法的動力電池SOC估計97
　　4.2　動力電池SOH估計100
　　　　4.2.1　動力電池SOH方法分類100
　　　　4.2.2　基于SOC估計值的動力電池可用容量估計方法105
　　　　4.2.3　基于響應面的動力電池可用容量估計方法110
　　　　4.2.4　基于ICA/DVA的SOH估計方法114
　　4.3　基于多時間尺度的動力電池SOC-SOH協(xié)同估計119
　　　　4.3.1　問題描述119
　　　　4.3.2　基于MAEKF的協(xié)同估計方法120
　　　　4.3.3　基于MHIF的協(xié)同估計方法129
　　4.4　本章小結133
第5章　動力電池系統(tǒng)狀態(tài)估計134
　　5.1　動力電池系統(tǒng)成組分析134
　　　　5.1.1　動力電池組的“掃帚”現象134
　　　　5.1.2　串聯與并聯動力電池組135
　　　　5.1.3　典型混聯電池組的性能分析136
　　5.2　動力電池組狀態(tài)估計141
　　　　5.2.1　電池組的不一致性分析141
　　　　5.2.2　動力電池篩選方法142
　　　　5.2.3　不一致性的量化方法148
　　　　5.2.4　動力電池組系統(tǒng)建模151
　　　　5.2.5　基于特征單體的動力電池組狀態(tài)估計153
　　5.3　動力電池SOP預測157
　　　　5.3.1　典型瞬時SOP預測方法157
　　　　5.3.2　持續(xù)SOP預測方法165
　　　　5.3.3　動力電池SOC與SOP聯合估計167
　　　　5.3.4　SOP評價方法介紹173
　　5.4　本章小結176
第6章　動力電池剩余壽命預測177
　　6.1　剩余壽命預測的概述177
　　　　6.1.1　問題描述177
　　　　6.1.2　方法分類178
　　　　6.1.3　概率分布183
　　6.2　基于Box-Cox變換的剩余壽命預測185
　　　　6.2.1　Box-Cox變換技術185
　　　　6.2.2　應用流程186
　　　　6.2.3　算例分析188
　　6.3　基于長短時記憶循環(huán)神經網絡的剩余壽命預測191
　　　　6.3.1　長短時記憶循環(huán)神經網絡192
　　　　6.3.2　應用流程193
　　　　6.3.3　算例分析196
　　6.4　本章小結198
第7章　動力電池低溫加熱和優(yōu)化充電199
　　7.1　動力電池低溫加熱方法分類199
　　　　7.1.1　空氣加熱法200
　　　　7.1.2　寬線金屬膜加熱法200
　　　　7.1.3　動力電池內部交流電加熱法200
　　　　7.1.4　動力電池內部自加熱法201
　　　　7.1.5　其他加熱法202
　　7.2　交流加熱原理202
　　　　7.2.1　鋰離子動力電池的生熱機理202
　　　　7.2.2　交流加熱機理203
　　7.3　自適應梯度加熱方法205
　　　　7.3.1　問題描述205
　　　　7.3.2　自適應梯度加熱方法207
　　　　7.3.3　自適應梯度加熱流程209
　　　　7.3.4　算例分析210
　　7.4　動力電池優(yōu)化充電213
　　　　7.4.1　恒流恒壓充電213
　　　　7.4.2　多階恒流充電213
　　　　7.4.3　脈沖充電214
　　　　7.4.4　基于模型的充電方法215
　　　　7.4.5　應用算例217
　　7.5　本章小結219
第8章　算法開發(fā)、