01
电池基础与ECM概述
电池工作原理、关键参数（OCV、SOC、SOH）、等效电路模型概念、为什么需要ECM、常见ECM类型
RintTheveninPNGV
02
环境搭建与工具准备
Python环境安装、NumPy/SciPy/Matplotlib、Jupyter Notebook、CSV/HDF5简介
PythonJupyter
03
Python数据处理基础
NumPy数组操作、Pandas DataFrame读写、数据清洗与插值、时间序列处理
PandasNumPy
04
电池测试数据获取
恒流放电测试、脉冲充放电（HPPC）、OCV-SOC标定实验、数据采集注意事项
HPPC测试
05
OCV-SOC曲线拟合
多项式拟合、分段线性插值、查找表法、拟合精度评估
拟合查表
06
Rint模型搭建
模型数学表达、参数辨识（最小二乘法）、Python实现、仿真与误差分析
Rint最小二乘
07
一阶RC模型 (Thevenin) 搭建
模型结构、微分方程推导、离散化方法（前向欧拉）
TheveninRC
08
一阶RC模型参数辨识
离线辨识（LS）、脉冲响应法、时间常数提取、Python实现
参数辨识LS
09
一阶RC模型仿真验证
恒流工况仿真、动态工况仿真、误差指标（RMSE、MAE）
RMSEMAE
10
二阶RC模型搭建
模型结构、状态空间方程、与一阶模型对比
二阶RC状态空间
11
二阶RC模型参数辨识
双指数拟合、遗传算法初探、Python实现
双指数遗传算法
12
二阶RC模型仿真验证
精度对比、计算效率分析、模型阶数选择建议
精度效率
13
PNGV模型搭建
模型结构、电容元件引入、状态方程推导
PNGV电容
14
PNGV模型参数辨识
联合辨识方法、Python实现
联合辨识
15
PNGV模型仿真验证
长时间尺度仿真、容量衰减模拟
长时仿真衰减
16
卡尔曼滤波基础
状态估计问题、KF算法推导、Python实现（一维示例）
KF状态估计
17
扩展卡尔曼滤波 (EKF) 原理
非线性系统线性化、雅可比矩阵计算、EKF算法流程
EKF雅可比
18
基于EKF的SOC估计
状态向量设计、观测方程、噪声协方差调参
SOCEKF
19
EKF-SOC估计Python实现
代码框架、仿真验证、收敛性分析
Python收敛
20
无迹卡尔曼滤波 (UKF) 原理
UT变换、Sigma点选取、UKF算法流程
UKFUT
21
UKF-SOC估计实现
Python实现、与EKF精度对比、计算开销分析
UKF对比
22
粒子滤波 (PF) 基础
蒙特卡洛方法、重要性采样、重采样
PF蒙特卡洛
23
PF-SOC估计实现
Python实现、粒子数影响分析、退化问题处理
PF粒子数
24
模型参数在线辨识
递推最小二乘（RLS）、带遗忘因子RLS、Python实现
RLS在线
25
联合估计框架
参数-状态联合估计、双卡尔曼滤波、Python实现
联合估计双卡尔曼
26
电池老化与模型更新
SOH定义、容量衰减模型、内阻增长模型、参数更新策略
SOH老化
27
低温与高温特性建模
温度对OCV影响、温度对阻抗影响、Arrhenius方程应用
温度Arrhenius
28
模型验证与标定
实验室数据验证、实车数据验证、模型泛化能力评估
验证标定
29
模型部署与实时性优化
代码优化技巧、嵌入式实现考虑、定点化与浮点化
部署嵌入式
30
综合项目实战
完整BMS仿真系统搭建、多工况验证、报告生成
BMS实战