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  • 动力电池管理系统核心算法 第2版 熊瑞 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 熊瑞 著著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2021-11-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

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    • 作者: 熊瑞 著著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2021-11-01 00:00:00
    • 版次:2
    • 印次:1
    • 印刷时间:2021-11-01
    • 字数:436
    • 页数:368
    • 开本:其他
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111693314
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    动力电池管理系统核心算法 第2版

    作  者:熊瑞 著
    定  价:149.9
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2022年01月01日
    页  数:368
    装  帧:平装
    ISBN:9787111693314
    主编推荐

    1.《动力电池管理系统核心算法(第2版)》结合作者十多年来的研究实践,全面系统地介绍了新能源汽车动力电池系统核心算法开发的技术细节,内容包括动力电池管理系统概述、动力电池测试、动力电池建模理论、动力电池状态估计、动力电池寿命预测、低温加热与优化充电、动力电池管理算法开发流程与测试评价等。2.《动力电池管理系统核心算法(第2版)》增加了面向冬奥低温环境的动力电池系统环境适应性的应用需求概述以及固态锂电池、电容电池等内容。完善了动力电池测试设备与测试流程介绍,并补充了相关动力电池测试数据。 3.《动力电池管理系统核心算法(第2版)》完善了动力电池单体和系统状态估计,增加了动力电池组均衡管理、基于差异的动力电池组状态估计内容。 4.《动力电池管理系统核心算法(第2版)》增加了动力电池故障诊断相关内容。 5.《动力电池管理系统核心算法(第2版)》增加了系统设计与仿真辅助软件、车-云协同架构、优选传null

    内容简介

    本书结合作者多年来的研究实践,阐述了电动汽车动力电池管理系统的特点及其核心算法开发的关键技术问题,详细介绍了动力电池测试、建模、状态估计、剩余寿命预测、故障诊断、低温加热、优化充电、算法开发、评估与测试以及新一代动力电池管理系统,并配有详细的算法实践步骤和开发流程,专注于分析当代新能源领域及动力电池发展存在的关键问题,从技术优选性和共性基础理论两方面帮助读者掌握新能源汽车动力电池管理系统的核心算法。本书可作为高等院校车辆工程相关专业(特别是新能源汽车专业)高年级和研究生的专业课教科书,也可作为电化学储能、电气化交通等相关领域技术人员的参考书。

    作者简介

    熊瑞,北京理工大学教授、博导,IET Fellow,中国电工技术学会理事、储能系统与装备专委会主任委员,电动汽车产业技术创新战略联盟电池专委会副主任。长期从事电动载运工具与电化学储能系统研究与人才培养,主持国家自然科学基金、国家重点研发计划等课题,发表论文150余篇,授权专利45件、软著9部。担任《新能源与智能载运》创刊执行主编,创办储能系统和电动智能载运(ICEIV) 国际学术会议,并连续4次担任大会主席。获教育部自然一等奖,汽车工业技术发明一等奖等多项奖励。

    精彩内容

    目录
    丛书序
    第2版前言
    第1版前言
    第1章动力电池及其管理概述1
    1.1我国新能源汽车的发展规划1
    1.2动力电池系统的应用要求4
    1.2.1纯电动汽车5
    1.2.2混合动力汽车6
    1.2.3插电式混合动力汽车7
    1.2.4相关研发指标7
    1.2.5全气候动力电池系统应用要求8
    1.3动力电池8
    1.3.1动力电池的发展背景9
    1.3.2锂离子动力电池的原理与分类10
    1.3.3磷酸铁锂锂离子动力电池12
    1.3.4三元锂离子动力电池14
    1.3.5其他类型的动力电池16
    1.4动力电池管理系统19
    1.4.1BMS的基本功能19
    1.4.2BMS的拓扑结构21
    1.4.3BMS的开发流程24
    1.5本章小结25
    第2章动力电池测试26
    2.1动力电池测试平台26
    2.1.1充放电性能测试设备26
    2.1.2交流充放电设备27
    2.1.3阻抗特性测试设备30
    2.1.4环境模拟设备31
    2.1.5加速绝热量热仪32
    2.1.6电触发加热测试平台33
    2.1.7惰性气体手套箱34
    2.2动力电池测试流程35
    2.2.1国内外测试标准介绍35
    2.2.2BMS算法开发与实验设计35
    2.2.3动力电池常规电性能测试36
    2.2.4交流阻抗测试42
    2.2.5剩余寿命测试44
    2.3动力电池测试数据47
    2.4动力电池实验特性分析48
    2.4.1动力电池的温度特性48
    2.4.2动力电池的性能衰退特性51
    2.4.3动力电池的寿命特性53
    2.5本章小结58
    第3章动力电池建模理论59
    3.1电化学模型59
    3.1.1模型介绍59
    3.1.2模型构建60
    3.1.3参数辨识74
    3.1.4算例分析74
    3.2等效电路模型77
    3.2.1模型介绍77
    3.2.2模型构建79
    3.2.3参数辨识81
    3.2.4算例分析84
    3.3分数阶模型89
    3.3.1模型介绍89
    3.3.2模型构建91
    3.3.3参数辨识92
    3.3.4算例分析93
    3.4多模型融合95
    3.4.1模型融合95
    3.4.2神经网络融合方法96
    3.4.3算例分析99
    3.5本章小结102
    第4章动力电池状态估计104
    4.1动力电池SOC估计104
    4.1.1SOC估计方法分类104
    4.1.2基于模型的SOC估计方法108
    4.1.3基于EKF算法的SOC估计方法112
    4.1.4基于AEKF算法的SOC估计方法115
    4.1.5基于HIF算法的SOC估计方法120
    4.1.6基于集员估计算法的SOC估计方法122
    4.2动力电池SOH估计126
    4.2.1SOH估计方法分类126
    4.2.2基于SOC估计值的可用容量估计方法131
    4.2.3基于响应面的可用容量估计方法137
    4.2.4基于ICA/DVA的SOH估计方法141
    4.3动力电池SOC-SOH协同估计146
    4.3.1问题描述146
    4.3.2基于MAEKF的协同估计方法147
    4.3.3基于MHIF的协同估计方法157
    4.4动力电池SOP预测161
    4.4.1持续SOP预测方法161
    4.4.2典型瞬时SOP预测方法164
    4.4.3动力电池SOC与SOP联合估计方法172
    4.4.4SOP评价方法介绍179
    4.5本章小结181
    第5章动力电池系统管理182
    5.1动力电池系统成组分析182
    5.1.1动力电池组的“扫帚”现象182
    5.1.2串联与并联动力电池组183
    5.1.3典型混联动力电池组性能分析185
    5.2动力电池组均衡管理190
    5.2.1动力电池被动均衡拓扑190
    5.2.2动力电池主动均衡拓扑191
    5.2.3动力电池均衡策略199
    5.3动力电池组建模与状态估计201
    5.3.1电池组的不一致性分析201
    5.3.2动力电池筛选方法202
    5.3.3动力电池组系统建模208
    5.3.4基于特征电池单体的动力电池组状态估计212
    5.3.5基于差异的动力电池组状态估计214
    5.4本章小结216
    第6章动力电池剩余寿命预测217
    6.1剩余寿命预测的概述217
    6.1.1问题描述217
    6.1.2方法分类218
    6.1.3概率分布224
    6.2基于Box-Cox变换的剩余寿命预测225
    6.2.1Box-Cox变换技术225
    6.2.2应用流程226
    6.2.3算例分析228
    6.3基于长短时记忆循环神经网络的剩余寿命预测232
    6.3.1长短时记忆循环神经网络233
    6.3.2应用流程234
    6.3.3算例分析237
    6.4本章小结240
    第7章动力电池故障诊断241
    7.1动力电池系统故障类型241
    7.1.1动力电池及部件故障242
    7.1.2传感器故障245
    7.1.3执行器故障246
    7.2故障诊断方法分类246
    7.2.1基于电池模型的方法247
    7.2.2基于信号分析的方法248
    7.2.3基于数据驱动的方法248
    7.2.4基于统计分析的方法249
    7.2.5其他方法249
    7.3动力电池系统传感器故障诊断及故障容错249
    7.3.1基于电池模型的故障检测、隔离和辨识方法250
    7.3.2传感器故障容错控制及多状态估计校正256
    7.3.3算例分析257
    7.4本章小结264
    第8章动力电池低温加热265
    8.1动力电池低温加热方法分类265
    8.1.1外部加热法266
    8.1.2内部加热法270
    8.2交流加热方法273
    8.2.1锂离子动力电池生热机理273
    8.2.2交流加热机理273
    8.2.3自适应梯度加热方法277
    8.2.4自适应梯度加热实例281
    8.3复合加热方法283
    8.3.1复合加热原理284
    8.3.2复合加热实验流程285
    8.3.3复合加热实例286
    8.4本章小结288
    第9章动力电池优化充电289
    9.1恒流和恒压充电方法289
    9.1.1恒流充电289
    9.1.2恒压充电290
    9.1.3恒流恒压充电290
    9.1.4多阶恒流充电294
    9.1.5脉冲充电294
    9.2交流充电方法298
    9.3基于模型的优化充电方法300
    9.3.1基于等效电路模型的方法300
    9.3.2基于电化学模型的方法301
    9.3.3应用算例302
    9.4快速充电方法307
    9.5本章小结310
    第10章算法开发、评估与测试311
    10.1算法开发流程311
    10.1.1算法开发的一般流程311
    10.1.2基于模型的“V”开发流程312
    10.2系统设计与仿真辅助软件315
    10.2.1软件总体框架315
    10.2.2软件功能315
    10.2.3算例分析318
    10.3快速原型仿真测试320
    10.3.1系统构成320
    10.3.2算法集成322
    10.3.3算例分析324
    10.4硬件在环算法测试327
    10.4.1系统构成328
    10.4.2算法集成329
    10.4.3测试评价332
    10.5实车实验验证335
    10.5.1转鼓实验台测试335
    10.5.2实际道路测试335
    10.6本章小结337
    第11章新一代动力电池管理系统展望338
    11.1新一代动力电池管理系统概述338
    11.2车-云协同架构339
    11.3新一代动力电池管理系统核心技术341
    11.3.1优选传感器技术341
    11.3.2动力电池系统精细化热管理技术343
    11.3.3电池主动管理技术344
    11.3.4全寿命周期管理技术345
    11.3.5区块链技术346
    11.3.6数字孪生技术347
    11.4本章小结349
    参考文献350

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