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1.痛点直击：聚焦电池多尺度核心难题，提供“特性分析→建模→估计→系统设计”全流程解决方案，破解行业“跨尺度不准、模组难估”的痛点。
2.技术独家：收录约束最小二乘法、ANFIS 算法等创新方法，30+算例拆解，工程可复用、科研可参考。
3.场景适配：既适配新能源汽车电池系统设计/测试工作，也可作为高校“电池管理”课程配套教材。
4.专业沉淀：同济大学数年科研成果，机械工业出版社重点基金项目，数据详实、理论与实践深度融合。
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| 內容簡介： |
动力电池是新能源汽车的核心组成部分。作为一个复杂的电化学系统，动力电池具有显著的多尺度特性，包括多时间尺度特性和多空间尺度特性，这给电池建模及状态估计带来了挑战。本书介绍了动力电池系统及其管理技术的应用需求及基础概念，梳理了现有电池管理中的关键技术及其发展历程，分析了电池多尺度问题对电池管理的影响；针对多时间尺度问题，基于电化学测试与脉冲测试分析了电池的多时间尺度特性，系统性地介绍了考虑多时间尺度特性的电池建模与状态估计技术；针对多空间尺度问题，分析了电池多空间尺度的基本特性，聚焦于不一致性影响下的电池模组状态估计，阐述了电池荷电状态、容量、功率状态等关键状态的估计技术；探讨了多尺度问题下对电池管理系统的技术需求，为上述算法与技术提供了系统级的支撑基础。
本书适合新能源汽车动力电池系统设计、开发、测试和维护等领域的从业人员学习参考，也可作为高等院校汽车相关专业师生的参考用书。
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| 關於作者： |
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戴海峰，同济大学教授、博导。2003年获同济大学机械专业学士学位，2008年获同济大学车辆工程专业博士学位。入选上海市优秀学术带头人、东方学者。现为新能源汽车及动力系统国家工程研究中心副主任，IEEE高级会员，受邀担任Journal of Energy Storage期刊副主编、Renewable and Sustainable Energy Reviews等国际学术期刊编委，担任IEEE PES中国动力电池分会常务理事、SAE NEV技术委员会委员、全国汽车标准化技术委员会电动车辆分技术委员会委员、中国电池工业协会氢能与燃料电池分会专家委员会副主任，获上海人才发展资金资助。
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| 目錄：
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前言
第1章 电池系统及其管理技术概述 // 1
1.1 电池系统的顶层需求 // 1
1.1.1 电池系统的重要性 // 1
1.1.2 顶层对象对电池系统的应用需求 // 3
1.2 电池基础知识概述 // 4
1.2.1 电池的发展现状 // 4
1.2.2 电池的工作原理与类型 // 5
1.2.3 电池的基本参数与概念 // 7
1.2.4 电池的老化特性 // 8
1.3 电池管理技术概述 // 9
1.3.1 电池管理技术的发展过程 // 9
1.3.2 电池管理技术的技术架构 // 11
1.4 本章小结 // 12
第2章 电池管理中的建模与状态估计 // 13
2.1 电池特性分析 // 13
2.1.1 电池基本测试方法 // 13
2.1.2 电池特性初步分析 // 14
2.2 电池建模技术 // 18
2.2.1 电池建模的必要性分析 // 18
2.2.2 电池建模的基本形式 // 19
2.3 电池状态估计技术 // 24
2.3.1 电池常用状态定义及分析 // 24
2.3.2 电池状态估计技术的发展现状 // 26
2.4 电池系统多尺度特性 // 32
2.4.1 电池多时间尺度问题 // 33
2.4.2 电池多空间尺度问题 // 33
2.5 本章小结 // 35
第3章 电池多时间尺度的基本特性 // 36
3.1 电池多时间尺度问题中的实验研究方法 // 36
3.1.1 电化学测试 // 36
3.1.2 时域脉冲法 // 38
3.1.3 弛豫时间分析 // 38
3.2 电池动态特性的多时间尺度特性分析 // 39
3.2.1 实验特性分析 // 39
3.2.2 电池动态特性中多时间尺度的影响分析 // 42
3.3 多时间尺度辨识方法的初步探索 // 46
3.3.1 多时间尺度辨识方法概述 // 46
3.3.2 电池状态对时间尺度的影响 // 47
3.4 本章小结 // 50
第4章 电池多时间尺度建模及参数辨识 // 51
4.1 基于等效电路模型的电池建模 // 51
4.1.1 锂离子电池等效电路模型 // 51
4.1.2 基于递推最小二乘法的模型参数辨识 // 52
4.1.3 现有模型辨识方法的不足 // 53
4.2 基于约束最小二乘法的电池多时间尺度参数辨识 // 53
4.2.1 模型参数辨识原理 // 53
4.2.2 模型参数辨识步骤 // 54
4.2.3 电池多时间尺度确定 // 56
4.2.4 模型参数辨识算例分析 // 58
4.3 考虑时间尺度分离的电池模型自适应辨识方法 // 60
4.3.1 自适应辨识方法原理 // 60
4.3.2 自适应辨识方法设计 // 61
4.3.3 参数辨识收敛性分析 // 65
4.3.4 自适应辨识方法算例分析 // 66
4.4 本章小结 // 70
第5章 电池多时间尺度状态估计 // 72
5.1 电池SOC和容量联合估计分析 // 72
5.2 基于自适应卡尔曼滤波的电池SOC自适应估计 // 73
5.2.1 自适应扩展卡尔曼滤波算法 // 73
5.2.2 电池SOC估计算法验证及分析 // 76
5.3 基于可变多时间尺度的SOC与容量联合估计 // 79
5.3.1 问题描述 // 79
5.3.2 总体最小二乘法技术 // 80
5.3.3 应用流程 // 82
5.3.4 算法关键参数确定 // 83
5.3.5 联合估计算法验证及分析 // 84
5.4 本章小结 // 87
第6章 电池系统多空间尺度的基本特性 // 88
6.1 锂离子电池不一致的表现规律 // 88
6.1.1 单体参数不一致性表现规律 // 88
6.1.2 单体状态不一致性表现规律 // 90
6.2 电池成组特性分析 // 92
6.2.1 电池组基本拓扑结构 // 92
6.2.2 电池组性能表征量定义 // 93
6.2.3 电池组一致性表征量定义 // 95
6.3 电池组的一致性演变特性实验及规律分析 // 97
6.3.1 串联电池模组实验设置 // 97
6.3.2 串联电池一致性演变特性分析 // 98
6.3.3 并联电池模组实验设置 // 100
6.3.4 并联电池一致性演变特性分析 // 101
6.4 电池模组的一致性演变机理分析 // 103
6.4.1 电池模组的一致性演变规律总结 // 103
6.4.2 一致性演变机理分析 // 104
6.5 本章小结 // 105
第7章 电池系统多空间尺度的荷电状态与容量估计 // 106
7.1 考虑电池不一致的电池状态估计 // 106
7.2 基于ANFIS算法的电池模组SOC估计方法 // 108
7.2.1 问题描述与方法原理 // 108
7.2.2 ANFIS算法介绍 // 110
7.2.3 基于ANFIS算法的电池模组SOC估计方法应用流程 // 112
7.2.4 算例分析 // 114
7.3 基于差异扩展模型的电池模组SOC与容量联合估计方法 // 119
7.3.1 问题描述与双层差异模型构建 // 119
7.3.2 算法框架 // 119
7.3.3 算例分析 // 122
7.4 本章小结 // 132
第8章 电池系统多空间尺度的功率状态预测 // 133
8.1 单体电池功率状态预测方法 // 133
8.1.1 功率预测原理及问题 // 134
8.1.2 基于多参数约束的单体功率预测方法 // 135
8.1.3 基于多参数约束的单体功率预测方法算例分析 // 138
8.2 考虑单体不一致的电池模组参数辨识 // 140
8.2.1 用于电池模组参数辨识的参数权向量 // 140
8.2.2 考虑单体不一致的电池模组参数辨识应用流程 // 145
8.2.3 考虑单体不一致的电池模组参数辨识算例分析 // 146
8.3 考虑单体不一致的电池模组功率状态估计 // 150
8.3.1 考虑单体不一致的电池模组功率状态算法设计 // 150
8.3.2 考虑单体不一致的电池组功率状态算例分析 // 152
8.4 本章小结 // 154
第9章 电池系统多空间尺度的能量状态预测 // 155
9.1 锂离子电池单体的剩余能量预测算法研究 // 155
9.1.1 用于剩余可用能量预测的未来工况 // 156
9.1.2 锂离子电池单体的剩余可用能量估计算法设计 // 158
9.1.3 算例分析 // 160
9.2 考虑单体不一致性的电池组剩余可用能量预测方法 // 163
9.2.1 单体不一致性对剩余能量的影响分析 // 163
9.2.2 电池模组中SOC与内阻的联合估计 // 165
9.2.3 电池模组的剩余能量预测方法 // 168
9.2.4 算例分析 // 170
9.3 基于电-热耦合模型的锂离子电池组剩余可用能量预测方法 // 173
9.3.1 锂离子电池电-热耦合模型构建 // 174
9.3.2 锂离子电池单体温度预测方法 // 175
9.3.3 锂离子电池模组温度预测方法 // 176
9.3.4 基于电-热耦合模型的锂离子电池组剩余可用能量预测算法 // 178
9.4 本章小结 // 181
第10章 多尺度问题中的电池管理系统技术 // 182
10.1 电池多尺度管理系统的技术需求 // 182
10.1.1 电池管理系统基本拓扑 // 182
10.1.2 电池管理系统基本功能 // 184
10.1.3 电池测量功能介绍 // 185
10.1.4 其他典型功能介绍 // 190
10.2 电池管理系统设计与开发流程 // 193
10.2.1 基于V模式的系统开发流程 // 193
10.2.2 基于功能安全的系统开发流程 // 194
10.3 本章小结 // 199
参考文献 // 200
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| 內容試閱：
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新能源汽车是国家重要战略性新兴产业，在应对化石能源日益减少与大气污染逐渐严重的难题上起到了中流砥柱的作用。近年来，我国新能源汽车发展呈良好态势，且在国际市场中起引领作用。我国已拥有了全世界最大规模的新能源汽车市场，新能源汽车技术快速更迭、快速发展，正向着交通领域“双碳”目标阔步前进。
动力电池是新能源汽车的重要组成部分，并且是新能源汽车产业的基础能力。车载动力电池对耐久性、安全性以及一致性等要求较高。近年来，电动汽车安全事件频发，为了使电池安全、可靠地工作，必须辅以动力电池管理系统。动力电池及其管理技术的发展对我国新能源汽车产业至关重要。电池建模与状态估计是电池管理中的核心功能，旨在获取全面且详细的电池信息，实现电池长生命周期的电池高效控制，以提高新能源汽车的能量利用效率。
电池是一个复杂的电化学系统，存在显著的多尺度特性，以多时间尺度特性和多空间尺度特性为主：前者主要体现在电池的动态特性在不同的时间尺度上具有不同的变化特性，如极小时间尺度下电池内部的传荷、扩散反应，中等时间尺度下的荷电状态变化，以及更长时间尺度下的电池衰减等；后者主要体现在电池模组中，在空间尺度上单体间的差异难以消除，而单体不一致问题导致模组特性与单体特性呈现出严重的非线性映射关系。电池的多尺度特性给电池建模与状态估计带来了严峻挑战，进而影响动力电池的高效管理。
本书结合作者十余年来针对上述难题的科研与实践工作，详细论述了电池多尺度问题中的电池建模及状态估计技术。本书共分为10章。第1章和第2章介绍了动力电池系统的应用需求及基础概念，分析了现有电池管理中的关键技术，初步介绍了电池多尺度问题。第3章~第5章针对电池多时间尺度特性问题进行了实验特性分析，并系统地阐述了针对多时间尺度特性的电池建模与状态估计技术。第6章~第9章分析了电池多空间尺度的基本特性，针对不一致影响下的电池模组状态估计，阐述了电池多状态联合估计技术。第10章阐述了在多尺度问题中电池管理系统的技术需求，为上述算法与技术提供系统技术基础。本书力求理论与实际结合、数据详实、图表清晰准确、技术先进，为相关领域工程技术人员和科研工作者提供借鉴和启发。
同济大学新能源汽车工程中心对本书编写工作提供了大力支持，研究生尤贺泽、乔冬冬、魏港、李昱昊、吕龙臣等人对相关资料的整理和校核做了很多工作，在此表示衷心的感谢。
因水平有限，疏漏和谬误在所难免，望读者见谅。欢迎读者对书中不足之处提供意见和建议，共同推动电池管理技术革新，为我国新能源汽车产业发展做出贡献。
本项目由中央高校基本科研业务费专项资金资助。
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