01
课程导论：电池模型分类
电化学模型、等效电路模型、数据驱动模型 · 参数辨识的意义 · 课程目标与学习路径
导论分类
02
电池工作原理与特性
锂离子电池内部反应 · OCV特性 · 内阻/容量特性 · 温度影响
原理特性
03
实验数据采集
充放电测试方案 · 静置与脉冲测试 · 数据记录规范 · 采样频率 · 噪声处理
实验采集
04
数据预处理
异常值检测与剔除 · 平滑滤波 · SOC区间划分 · 数据对齐
预处理滤波
05
等效电路模型(ECM)基础
Rint · Thevenin · PNGV · DP模型原理与数学表达
ECM电路模型
06
一阶RC模型详解
模型结构 · 状态/观测方程 · 参数物理意义 · 适用场景
一阶RC状态空间
07
二阶RC模型详解
模型结构 · 与一阶差异 · 极化效应 · 精度与复杂度权衡
二阶RC极化
08
最小二乘法基础
线性最小二乘 · 递推RLS · 带遗忘因子RLS · 代码实现
RLS最小二乘
09
基于RLS的欧姆内阻辨识
脉冲响应分析 · 电压跌落与恢复 · RLS参数设置 · 结果验证
欧姆内阻RLS
10
基于RLS的极化参数辨识
时间常数提取 · RC环节拟合 · 多时间尺度辨识策略
极化时间常数
11
OCV-SOC曲线标定
低倍率充放电 · 增量容量分析(ICA) · 曲线拟合 · 查表实现
OCVSOC
12
卡尔曼滤波基础
状态空间模型 · 预测与更新 · 卡尔曼增益 · 协方差 · 代码
卡尔曼KF
13
扩展卡尔曼滤波(EKF)参数辨识
非线性线性化 · 雅可比矩阵 · EKF辨识流程
EKF非线性
14
无迹卡尔曼滤波(UKF)参数辨识
UT变换 · Sigma点 · UKF与EKF对比 · 代码实现
UKF无迹
15
遗传算法(GA)参数优化
种群初始化 · 选择交叉变异 · 适应度函数 · GA辨识案例
GA进化
16
粒子群优化(PSO)参数辨识
粒子更新 · 惯性权重 · 局部/全局搜索 · PSO案例
PSO群智能
17
混合优化策略
GA+RLS · PSO+EKF · 多阶段辨识 · 收敛速度与精度
混合多阶段
18
参数辨识结果验证方法
残差分析 · RMSE/MAE/MAPE · 泛化能力测试
验证误差指标
19
不同工况下的验证
DST · UDDS · FUDS · 自定义工况测试
工况动态
20
温度对参数的影响
不同温度参数变化 · 温度补偿模型 · 自适应参数更新
温度补偿
21
老化对参数的影响
循环老化 · 容量衰减与内阻增长 · SOH估计中的辨识
老化SOH
22
电池模型库构建
统一接口 · 参数存储 · 模型切换策略 · 代码架构
模型库架构
23
Python工具链搭建
NumPy/SciPy · Matplotlib/Plotly · Pandas · Scikit-learn
Python工具链
24
实时参数辨识系统设计
嵌入式平台 · 计算优化 · 在线/离线切换
实时嵌入式
25
参数辨识不确定性分析
置信区间 · 蒙特卡洛 · 灵敏度分析 · 鲁棒性评估
不确定性鲁棒
26
数据驱动参数辨识方法
神经网络拟合 · 高斯过程回归 · 支持向量机应用
数据驱动ML
27
物理信息神经网络(PINN)入门
物理约束 · 损失函数设计 · PINN参数辨识
PINN物理信息
28
参数辨识软件工具
MATLAB/Simulink · PyBAMM · OpenModelica · 商业软件对比
软件工具
29
项目实战：从采集到部署
需求分析 · 方案设计 · 代码实现 · 测试报告 · 部署文档
实战全流程
30
课程总结与进阶方向
数字孪生 · 云端辨识 · 推荐资源 · 社区与职业发展
总结前沿