01
课程导论：电池模型概述
参数辨识的意义 · 在线与离线区别 · 课程目标与学习路径
入门概览
02
电池工作原理与特性
电化学基础 · OCV特性 · 内阻 · 容量与SOC定义
基础电化学
03
等效电路模型(ECM)基础
Rint · Thevenin · PNGV · DP模型介绍与对比
建模ECM
04
一阶RC模型详解
模型结构 · 数学方程 · 参数物理意义 · 适用场景
一阶RC
05
二阶RC模型详解
模型结构 · 与一阶差异 · 精度与复杂度权衡
二阶精度
06
参数辨识数学基础(上)
最小二乘法(LS) · 递推最小二乘(RLS) · 遗忘因子
数学RLS
07
参数辨识数学基础(下)
卡尔曼滤波(KF) · EKF简介 · 噪声处理
KFEKF
08
离线参数辨识方法
HPPC测试 · OCV-SOC标定 · 最小二乘拟合
离线HPPC
09
在线辨识之递推最小二乘(RLS)
算法步骤 · 遗忘因子选择 · 代码与仿真
在线RLS
10
VFF-RLS：变遗忘因子递推最小二乘
变遗忘因子原理 · 自适应调节 · 实战案例
VFF自适应
11
在线辨识之卡尔曼滤波法
状态空间建模 · KF参数辨识 · 代码实现
KF状态空间
12
在线辨识之扩展卡尔曼滤波(EKF)
非线性处理 · 雅可比矩阵 · EKF实战
EKF非线性
13
激励信号设计
脉冲/动态/UDDS · 可辨识性 · 信号设计准则
激励辨识性
14
数据预处理与滤波
异常值检测 · 滑动平均 · 低通滤波 · 重采样
预处理滤波
15
SOC-OCV曲线在线更新
OCV在线估计 · 曲线拟合 · 温度补偿
SOCOCV
16
欧姆内阻在线辨识
欧姆内阻定义 · RLS辨识 · 脉冲响应法对比
内阻欧姆
17
极化参数在线辨识
极化电容/电阻估计 · 时间常数分离 · 多时间尺度
极化时间常数
18
多时间尺度参数辨识
宏观/微观尺度 · DEKF · 分层辨识策略
多尺度DEKF
19
参数辨识与SOC联合估计
联合估计框架 · 状态与参数协同 · 收敛性分析
联合估计SOC
20
温度对参数的影响及补偿
温度特性实验 · Arrhenius方程 · 补偿模型
温度补偿
21
电池老化对参数的影响
循环/日历老化 · 参数退化 · SOH关联
老化SOH
22
Python仿真环境搭建
NumPy/SciPy · Matplotlib · 数据集加载
Python仿真
23
实战一：RLS一阶RC在线辨识
基于RLS的一阶RC模型参数在线辨识
实战RLS
24
实战二：EKF二阶RC在线辨识
基于EKF的二阶RC模型参数在线辨识
实战EKF
25
实战三：DEKF联合估计
多时间尺度DEKF参数与SOC联合估计
DEKF联合
26
实战四：温度补偿辨识系统
温度补偿下的参数辨识系统设计
温度系统
27
实战五：实车数据验证
基于实车数据的参数辨识与验证
实车验证
28
算法性能评估与调优
RMSE · 最大误差 · 收敛速度 · 鲁棒性
评估调优
29
嵌入式部署要点
代码优化 · 定点化 · 实时性 · 资源受限简化
嵌入式部署
30
课程总结与前沿展望
技术瓶颈 · 数据驱动 · 数字孪生 · 学习资源
前沿总结