🔋 动力电池电芯建模与参数辨识
📘 30章 · 从入门到实战
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🗂️ 共30讲
01
动力电池概述
方形/圆柱/软包
锂离子电池工作原理 · 电芯分类 · 容量/内阻/OCV
02
电池模型基础
电化学 vs 等效电路
模型复杂度与精度权衡 · 建模目的与工程场景
03
一阶RC等效电路模型
R0/R1/C1
拓扑结构 · 元件物理意义 · 数学方程推导
04
二阶RC等效电路模型
与一阶差异
拓扑结构 · 差异分析 · 适用场景
05
PNGV模型与高阶模型
Warburg/分数阶
PNGV结构 · Warburg阻抗 · 分数阶模型简介
06
开路电压（OCV）特性
滞回效应
OCV-SOC曲线 · 滞回 · 不同材料体系特征
07
OCV-SOC曲线标定实验
低倍率/间歇
低倍率充放电 · 间歇放电 · 增量容量分析
08
电池内阻特性
欧姆/极化内阻
内阻与SOC/T · EIS测试原理
09
混合脉冲功率特性(HPPC)测试
流程/数据
HPPC流程 · 数据采集 · 脉冲电流设计
10
HPPC数据处理与参数初值提取
时间常数
电压响应分析 · 时间常数 · 电阻电容初值
11
最小二乘法基础
RLS/遗忘因子
线性最小二乘 · 递推RLS · 带遗忘因子RLS
12
基于RLS的在线参数辨识
收敛性
模型参数化 · RLS算法 · 收敛性分析
13
卡尔曼滤波基础
状态空间
预测-更新 · 卡尔曼增益计算
14
扩展卡尔曼滤波(EKF)参数辨识
雅可比
非线性线性化 · 雅可比 · EKF框架
15
无迹卡尔曼滤波(UKF)参数辨识
Sigma点
Sigma点 · UT变换 · UKF vs EKF
16
粒子滤波(PF)参数辨识
重采样
序贯重要性采样 · 重采样 · PF优缺点
17
遗传算法(GA)参数辨识
选择/交叉/变异
编码解码 · 适应度函数设计
18
粒子群优化(PSO)参数辨识
速度更新
全局/个体最优 · PSO参数调优
19
贝叶斯推断与MCMC
Metropolis-Hastings
贝叶斯定理 · 马尔可夫链蒙特卡洛 · MH算法
20
实验设计(DoE)与数据质量
DST/UDDS
激励信号设计 · 采样频率 · 噪声影响
21
参数可辨识性分析
灵敏度/相关性
灵敏度分析 · 相关性 · Fisher信息矩阵
22
多时间尺度参数辨识
DEKF
慢/快时变参数 · 双扩展卡尔曼滤波
23
温度对参数的影响建模
Arrhenius
Arrhenius方程 · 温度-电阻/容量模型
24
老化对参数的影响建模
SEI膜/内阻
循环/日历老化 · SEI膜增长 · 内阻增长
25
参数辨识结果验证
MAE/RMSE
模型输出误差 · 泛化能力 · 不同工况验证
26
BMS中的参数辨识实现
嵌入式/查表
嵌入式约束 · 计算优化 · 查表 vs 在线
27
基于机器学习的参数辨识
神经网络/高斯过程
代理模型 · 高斯过程回归 · 数据驱动对比
28
参数辨识软件工具
MATLAB/Python
Simulink · PyBMS/scipy · 硬件在环
29
案例实战：三元锂电池全流程
NCM
数据采集→模型选择→辨识→验证→部署
30
案例实战：磷酸铁锂电池全流程
LFP
平台区特性 · 滞回模型 · 低温参数辨识