01
绪论 · 模型与辨识基础
锂电池模型概述、等效电路模型分类、参数辨识的意义与应用场景。
概念背景
02
电池测试与数据采集
混合脉冲功率特性测试（HPPC）原理、测试步骤、数据预处理方法。
HPPC实验
03
一阶RC模型
模型结构、数学方程、端电压响应特性分析。
RC建模
04
二阶RC模型
模型结构、数学方程、与一阶模型的对比分析。
二阶对比
05
开路电压（OCV）辨识
OCV-SOC关系曲线标定、多项式拟合方法、查表法实现。
OCV拟合
06
欧姆内阻辨识
基于HPPC数据的欧姆内阻计算方法、温度对欧姆内阻的影响。
内阻温度
07
极化参数辨识（一阶RC）
基于指数拟合的极化电容与极化电阻辨识方法。
极化指数拟合
08
极化参数辨识（二阶RC）
双指数分离法、时间常数分析。
双指数时间常数
09
最小二乘法基础
最小二乘原理、线性最小二乘、递推最小二乘（RLS）算法推导。
RLS推导
10
基于RLS的在线参数辨识
RLS算法在电池参数辨识中的应用、遗忘因子选择。
在线遗忘因子
11
卡尔曼滤波基础
状态空间模型、卡尔曼滤波五步法推导、协方差矩阵意义。
KF状态空间
12
扩展卡尔曼滤波（EKF）
非线性系统线性化、雅可比矩阵计算、EKF在参数辨识中的应用。
EKF雅可比
13
无迹卡尔曼滤波（UKF）
无迹变换、Sigma点选取、UKF算法流程。
UKFSigma点
14
粒子滤波（PF）
蒙特卡洛方法、重要性采样、重采样、PF在参数辨识中的应用。
PF重采样
15
遗传算法（GA）辨识
遗传算法原理、编码与解码、适应度函数设计、GA在参数辨识中的应用。
GA进化
16
粒子群优化（PSO）辨识
PSO算法原理、速度与位置更新、惯性权重选择。
PSO权重
17
模拟退火（SA）辨识
SA算法原理、Metropolis准则、温度衰减策略。
SA退火
18
混合优化算法
GA-PSO混合、SA-PSO混合、多策略融合方法。
混合融合
19
参数辨识精度评估
均方根误差（RMSE）、最大绝对误差（MAE）、拟合优度（R²）。
RMSER²
20
不同工况下的辨识对比
恒流放电工况、动态应力测试（DST）工况、US06工况。
DSTUS06
21
温度对参数的影响
不同温度下的OCV曲线变化、内阻温度特性、极化参数温度特性。
温度特性
22
老化对参数的影响
循环老化过程中的参数演变、内阻增长趋势、容量衰减与参数关系。
老化容量
23
电池模型验证
模型预测与实测数据对比、残差分析、模型泛化能力评估。
验证残差
24
基于Python的参数辨识工具箱
PyBAM库介绍、数据加载与可视化、一键辨识功能。
PythonPyBAM
25
Simulink仿真建模
基于Simscape的电池模型搭建、参数导入、仿真与验证。
SimulinkSimscape
26
实时参数辨识系统设计
嵌入式系统架构、传感器选型、实时算法实现。
嵌入式实时
27
BMS中的参数辨识
BMS架构、参数辨识模块集成、工程实践案例。
BMS集成
28
参数辨识的工程挑战
噪声干扰、传感器精度、计算资源限制、鲁棒性设计。
鲁棒性挑战
29
前沿技术展望
基于深度学习的参数辨识、数字孪生技术、云端协同辨识。
AI数字孪生
30
综合项目实战
从数据采集到模型验证的完整流程、项目报告撰写、成果展示。
实战项目