新能源汽車動力電池安全管理算法設計

前言
第1 章　新能源汽車及動力電池發(fā)展概述 .. 1
1.1　國內外新能源汽車發(fā)展現(xiàn)狀分析 .. 1
1.1.1　國內新能源汽車發(fā)展概述 .. 1
1.1.2　國外新能源汽車發(fā)展現(xiàn)狀 .. 3
1.2　動力電池發(fā)展概況 .. 5
1.2.1　動力電池發(fā)展概述 .. 5
1.2.2　磷酸鐵鋰電池 .. 6
1.2.3　三元材料電池 .. 7
1.2.4　鈉離子電池 .. 8
1.2.5　固態(tài)電池 .. 8
1.3　動力電池衰退機理分析 .. 9
1.4　動力電池狀態(tài)估計概述 .. 11
1.4.1　動力電池荷電狀態(tài)（SOC） .. 11
1.4.2　動力電池健康狀態(tài)（SOH） .. 13
1.4.3　動力電池剩余使用壽命預測（RUL） .. 15
1.5　本章小結 .. 17
第2 章　動力電池測試及基本概念 ..18
2.1　動力電池組系統(tǒng)的基本結構 .. 18
2.1.1　單體電池及電池組 .. 18
2.1.2　電池組系統(tǒng) .. 19
2.2　動力電池的基本性能參數(shù) .. 21
2.3　動力電池測試規(guī)程 .. 26
2.3.1　動力電池基本測試原理與方法 .. 26
2.3.2　典型的測試設備 .. 29
2.4　動力電池測試數(shù)據(jù)分析 .. 30
2.4.1　鋰離子電池測試方案及數(shù)據(jù)庫 .. 30
2.4.2　單體動力電池衰退性能特性分析 .. 33
2.4.3　實車動力電池衰退性能特性分析 .. 38
2.5　本章小結 .. 43
第3 章　動力電池荷電狀態(tài)（SOC）估計 ..44
3.1　動力電池建模 .. 44
3.2　動力電池模型參數(shù)辨識 .. 46
3.2.1　動力電池離線參數(shù)辨識 .. 46
3.2.2　動力電池在線參數(shù)辨識 .. 50
3.3　動力電池SOC 估計算法設計 .. 54
3.3.1　自適應擴展卡爾曼濾波原理 .. 54
3.3.2　動力電池測試平臺及電池組SOC 估計策略 .. 57
3.3.3　動力電池SOC 估計結果驗證分析 .. 62
3.3.4　實車電池系統(tǒng)SOC 估計及驗證 .. 68
3.4　本章小結 .. 70
第4 章　動力電池健康狀態(tài)（SOH）估計 ..71
4.1　動力電池衰退數(shù)據(jù)分析 .. 71
4.1.1　動力電池老化實驗及數(shù)據(jù)庫 .. 71
4.1.2　電壓差分（DV）計算方法 .. 73
4.1.3　容量增量（IC）曲線獲取方法 .. 74
4.1.4　溫度差分（DT）曲線濾波算法 .. 78
4.2　基于數(shù)據(jù)驅動模型的動力電池SOH 估計 .. 80
4.2.1　容量增量曲線峰值點提取方法 .. 80
4.2.2　支持向量機算法原理 .. 82
4.2.3　基于支持向量機電池衰退模型 .. 85
4.2.4　動力電池SOH 估計驗證分析 .. 86
4.3　基于溫度電壓差分法的鋰電池健康狀態(tài)估計 .. 91
4.3.1　健康特征因子提取及相關性分析 .. 91
4.3.2　高斯過程回歸算法原理 .. 94
4.3.3　基于高斯過程回歸電池衰退建模 .. 97
4.3.4　動力電池健康狀態(tài)估計驗證分析 .. 98
4.4　本章小結 .. 102
第5 章　動力電池健康狀態(tài)和剩余使用壽命聯(lián)合估計 .. 104
5.1　動力電池SOH 與RUL 概述 .. 104
5.2　動力電池SOH 與RUL 開環(huán)聯(lián)合預估 .. 108
5.2.1　基于線性回歸算法的特征提取 .. 108
5.2.2　多項式回歸模型 .. 108
5.2.3　開環(huán)SOH 與RUL 聯(lián)合預估框架 .. 110
5.2.4　動力電池健康狀況預測結果及討論 .. 112
5.3　動力電池SOH 與RUL 閉環(huán)聯(lián)合預估 .. 119
5.3.1　基于DT 曲線健康特征值提取 .. 120
5.3.2　粒子濾波算法原理簡介 .. 124
5.3.3　多輸出高斯過程回歸算法原理 .. 126
5.3.4　閉環(huán)SOH 與RUL 聯(lián)合預估框架 .. 127
5.3.5　動力電池健康狀況預測結果及討論 .. 129
5.4　本章小結 .. 145
第6 章　動力電池系統(tǒng)故障診斷 .. 146
6.1　動力電池系統(tǒng)故障分類概述 .. 146
6.2　基于端電壓數(shù)據(jù)的動力電池故障診斷 .. 148
6.2.1　樣本熵算法原理 .. 148
6.2.2　電池故障檢測算法設計 .. 149
6.2.3　故障診斷準確性驗證 .. 150
6.3　基于電熱耦合模型的動力電池故障診斷 .. 157
6.3.1　動力電池電化學- 熱耦合模型 .. 157
6.3.2　基于無跡卡爾曼濾波的故障診斷算法設計 .. 161
6.3.3　多故障類型診斷結果驗證 .. 165
6.4　本章小結 .. 173
第7 章　動力電池系統(tǒng)安全管理與防護 .. 174
7.1　動力電池熱失控 .. 174
7.1.1　動力電池熱失控觸發(fā)分類 .. 174
7.1.2　熱失控擴展機理及防護 .. 176
7.2　動力電池濫用建模分析 .. 179
7.3　動力電池安全管理 .. 191
7.3.1　動力電池安全狀態(tài) .. 191
7.3.2　動力電池系統(tǒng)高壓安全 .. 192
7.4　動力電池系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全傳輸 .. 194
7.4.1　電池系統(tǒng)整車級數(shù)據(jù)安全傳輸 .. 194
7.4.2　網(wǎng)聯(lián)級數(shù)據(jù)安全傳輸 .. 195
7.5　動力電池安全管理發(fā)展趨勢 .. 197
7.5.1　機理分析到系統(tǒng)設計優(yōu)化 .. 198
7.5.2　被動安全防護到主動風險預測與維護 .. 199
7.6　本章小結 .. 201
第8 章　動力電池回收利用安全評估 .. 202
8.1　動力電池梯次利用現(xiàn)狀分析 .. 203
8.1.1　動力電池梯次利用研究背景 .. 203
8.1.2　國內外電池梯次利用規(guī)范 .. 204
8.1.3　動力電池梯次利用體系概述 .. 205
8.2　動力電池退役后性能測試及評估 .. 207
8.2.1　動力電池退役后性能特征分析 .. 208
8.2.2　退役動力電池分組算法設計 .. 213
8.2.3　退役動力電池分組結果驗證 .. 215
8.3　動力電池全生命周期評價（LCA）技術 .. 217
8.3.1　動力電池回收處理方法概述 .. 217
8.3.2　國內外動力電池回收模式 .. 219
8.3.3　不同類型動力電池回收工藝LCA 對比 .. 220
8.4　本章小結 .. 221
參考文獻 .. 222