电池模型参数辨识与仿真训练
📘 30章 · 完整目录
v2.0
01
电池模型概述
工作原理
电化学模型
等效电路模型
黑箱模型
模型选择原则
02
等效电路模型基础
Rint模型
Thevenin模型
PNGV模型
DP模型
数学表达
03
参数辨识数学基础
最小二乘法
递推最小二乘
遗忘因子递推
04
开路电压(OCV)辨识
OCV-SOC曲线
间歇放电法
低电流法
数据拟合查表
05
欧姆内阻辨识
HPPC测试
脉冲响应分析
内阻计算方法
06
极化参数辨识
一阶RC辨识
二阶RC辨识
时间常数分离
07
卡尔曼滤波基础
滤波原理
状态空间模型
预测与更新
08
扩展卡尔曼滤波(EKF)
非线性线性化
雅可比矩阵
SOC估计应用
09
无迹卡尔曼滤波(UKF)
无迹变换
Sigma点选取
UKF vs EKF
10
粒子滤波(PF)
蒙特卡洛方法
重要性采样
重采样
状态估计
11
H∞滤波
H∞原理
与卡尔曼区别
鲁棒性分析
12
参数辨识实验设计
HPPC协议
DST动态应力
UDDS/FUDS
13
数据预处理
异常值检测
平滑滤波
移动平均/中值
归一化
14
MATLAB/Simulink环境
Simscape Electrical
电池模块库
仿真参数设置
15
Python仿真环境搭建
NumPy/SciPy
Pandas数据处理
Matplotlib/Plotly
16
一阶RC模型辨识实战
Python实现
HPPC数据加载
最小二乘拟合
17
二阶RC模型辨识实战
参数分离策略
拟合结果评估
Python代码
18
模型验证与误差分析
仿真vs实测电压
RMSE/MAE
残差分析
19
SOC估计·安时积分法
安时积分原理
初始SOC确定
累积误差补偿
20
SOC估计·EKF实现
状态/观测方程
EKF算法流程
Python实现
21
SOC估计·UKF实现
Sigma点生成
权重计算
UKF流程
Python代码
22
自适应卡尔曼滤波
噪声协方差自适应
Sage-Husa滤波
23
SOH估计方法
容量衰减模型
内阻增长模型
循环寿命预测
24
SOP估计方法
峰值功率估计
多约束SOP
电压/电流/SOC
25
电池热模型
集总参数热模型
电热耦合模型
温度对参数影响
26
电池老化模型
经验老化模型
半经验模型
机理老化模型
27
电池均衡策略
被动均衡
主动均衡
均衡控制算法
28
BMS架构
功能模块
硬件架构
软件架构
29
综合案例：全流程实战
数据采集
参数辨识
模型验证
30
前沿技术展望
数字孪生
云端BMS
AI驱动管理
固态电池建模