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| 編輯推薦: |
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本书提出的对各状态参数进行准确、同步的估计和监测,不仅成为储能管理系统中重要的实现功能,来保证电池使用的安全性和可靠性,也是确保新能源车辆可以可靠、安全运行的基础,为驾驶人员的安全提供基本要求。
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| 內容簡介: |
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开发具有高质量、高效率的储能管理系统的新能源车辆是研究人员和车辆制造商非常关注的问题。作为电池车辆重要储能元件,动力电池的安全性和寿命会对新能源车辆市场产生直接影响。而锂电池技术以其比功率高、比能量大、寿命长、体积小、重量轻等优点,日益向新能源车辆的大市场发展。本书对动力电池储能系统当前研究现状、关键技术及技术难题、电池建模与仿真、参数识别、荷电状态、健康状态、剩余使用寿命以及相应的算法案例进行了介绍,为车载动力电池储能系统关键技术研究提供了较可靠的理论和试验依据。本书可作为高校机械工程专业教师和研究生的学术研究参考资料,也可供相关领域科学研究人员和工程技术人员一定的参考。
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| 關於作者: |
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李嘉波,男,中共党员,工学博士,长安大学机械工程专业博士毕业,现任西安石油大学智能机械系讲师,硕士研究生导师。主持和参与纵向项目4项,横向课题若干。以第一作者发表论文20余篇,专利6项。
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| 目錄:
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1 绪 论 ……………………………………………………………………… ( 1 ) 1. 1 能源发展现状以及新能源车辆发展规划 …………………………… ( 2 ) 1. 2 动力电池以及管理系统要求 ………………………………………… ( 6 ) 1. 3 新能源车辆类型 ……………………………………………………… ( 7 ) 1. 4 动力电池发展背景及类型 …………………………………………… ( 14 ) 1. 5 电池管理系统 ………………………………………………………… ( 24 ) 1. 6 本章小结 ……………………………………………………………… ( 28 ) 2 锂离子电池特性测试分析 ………………………………………………… ( 29 ) 2. 1 动力电池性能分析测试平台 ………………………………………… ( 29 ) 2. 2 锂离子动力电池特性测试 …………………………………………… ( 31 ) 2. 3 本章小结 ……………………………………………………………… ( 40 ) 3 动力电池建模理论 ………………………………………………………… ( 41 ) 3. 1 电化学模型 …………………………………………………………… ( 42 ) 3. 2 等效电路模型 ………………………………………………………… ( 53 ) 3. 3 数据驱动模型 ………………………………………………………… ( 64 ) 3. 4 本章小结 ……………………………………………………………… ( 84 ) 4 锂离子电池荷电状态估计方法研究 ……………………………………… ( 86 ) 4. 1 电池参数 ……………………………………………………………… ( 88 ) 4. 2SOC 估计方法 ………………………………………………………… ( 89 ) 4. 3 案例分析 ……………………………………………………………… (107) 4. 4 本章小结 ……………………………………………………………… (140) 5 锂离子电池健康状态估计方法研究 ……………………………………… (142) 5. 1 SOH 估计方法 ………………………………………………………… (143) 5. 2 锂离子电池健康状况评估面临的挑战 ……………………………… (149) 5. 3 循环经济背景下选择一种有效的 SOH 估计方法…………………… (150) 5. 4 案例分析 ……………………………………………………………… (153) 5. 5 本章小结 ……………………………………………………………… (170) 6 锂离子电池剩余寿命预测方法研究 ……………………………………… (172) 6. 1 RUL 预测方法研究 …………………………………………………… (174) 6. 2 数据采集和可用的锂离子电池数据集 ……………………………… (180) 6. 3 案例分析 ……………………………………………………………… (181) 6. 4 本章小结 ……………………………………………………………… (206) 7 锂离子电池故障诊断方法研究 …………………………………………… (207) 7. 1 动力电池老化机制 …………………………………………………… (207) 7. 2 老化试验与分析 ……………………………………………………… (208) 7. 3 锂离子电池故障诊断方法 …………………………………………… (211) 7. 4 锂离子动力电池测试方案 …………………………………………… (217) 7. 5 基于多模型的状态估计框架 ………………………………………… (221) 7. 6 案例分析 ……………………………………………………………… (228) 7. 7 本章小结 ……………………………………………………………… (234) 参考文献 ……………………………………………
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