《锂电池等效电路建模与荷电状态估计》是“电气工程新技术丛书”中的一本，全书以动力锂离子蓄电池（简称动力锂电池）等效建模和荷电状态估计方法为基础，主要讲述了锂电池荷电状态监测中的关键技术，可为动力锂电池管理系统的设计和应用提供技术参考。《锂电池等效电路建模与荷电状态估计》针对动力锂电池应用的技术要求，主要包括锂电池概述、等效建模、参数辨识、荷电状态估计方法与设计实例等内容，特色鲜明、内容系统、实例丰
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章节目录
- 封面
- 书名页
- 版权页
- 前言
- 目录
- 第1章 车辆状态观测方法导论
- 1.1概述
- 1.2研究现状
- 1.2.1 附着系数估计方法
- 1.2.2 质心侧偏角估计方法
- 1.2.3 纵向车速估计方法
- 1.2.4 参数自适应估计方法
- 1.3本书涉及的车辆状态估计与参数辨识方法
- 1.3.1 所需解决的关键科学问题
- 1.3.2 研究方法概述
- 1.3.3 本书提出方法的特点
- 参考文献
- 第2章 基于多信息与多方法融合的附着系数估计方法
- 2.1 大滑移率或者大侧偏角条件下的单方向附着系数估计方法
- 2.1.1 基于无味卡尔曼和修正Dugoff模型的单向附着系数估计方法
- 2.1.2 基于模型重构的路面附着系数估计方法
- 2.2 小滑移率或者小侧偏角条件下的单方向附着系数估计方法
- 2.2.1 基于频响特性的路面附着系数辨识方法
- 2.2.2 基于非线性系统可观性分析的路面附着系数估计方法
- 2.3 融合估计方法
- 2.3.1 基于误差加权的双方向估计结果融合方法
- 2.3.2 基于双卡尔曼滤波技术的路面峰值附着系数融合估计方法
- 2.4 附着系数估计方法应用实例
- 2.4.1 修正Dugoff轮胎模型验证
- 2.4.2 轮胎力估计验证
- 2.4.3 单方向运动学附着系数估计方法验证
- 2.4.4 基于误差加权的运动学附着系数估计方法验证
- 2.4.5 基于频响特性附着系数估计方法验证
- 2.4.6 基于非线性系统可观性分析的路面附着系数估计
- 2.4.7 基于双卡尔曼滤波器的附着系数融合估计方法
- 2.5 本章小结
- 参考文献
- 第3章 基于多信息与多方法融合的质心侧偏角估计方法
- 3.1 基于运动学的质心侧偏角估计方法
- 3.1.1 融合GPS与INS信息的质心侧偏角估计
- 3.1.2 基于直接积分法的质心侧偏角估计
- 3.2 基于动力学的质心侧偏角估计方法
- 3.2.1 基于无味粒子滤波的车辆运动状态估计
- 3.2.2 基于横向动力学的质心侧偏角估计方法
- 3.3 基于动力学与运动学融合的估计方法
- 3.3.1 基于组合式的质心侧偏角融合估计
- 3.3.2 基于误差加权的质心侧偏角融合估计
- 3.4 质心侧偏角估计方法比较
- 3.5 质心侧偏角估计方法应用实例
- 3.5.1 基于GPS与INS信息融合的车速及质心侧偏角估计方法
- 3.5.2 基于无味粒子滤波的车速及质心侧偏角估计方法
- 3.5.3 误差加权融合的车速及质心侧偏角估计方法
- 3.5.4 基于联邦卡尔曼的质心侧偏角估计方法
- 3.6 本章小结
- 参考文献
- 第4章 基于多信息与多方法融合的纵向车速估计方法
- 4.1 运动学估计方法
- 4.1.1 参数自适应卡尔曼滤波纵向车速估计方法
- 4.1.2 融合GPS与INS信息的车速估计方法
- 4.1.3 基于联邦卡尔曼的多传感器信息融合的纵向车速估计方法
- 4.1.4 直接加速度积分法
- 4.1.5 基于平均轮速法的纵向车速估计方法
- 4.1.6 运动学方法小结
- 4.2 动力学估计方法
- 4.2.1 基于轮胎纵向力的车速估计方法
- 4.2.2 直接转矩积分车速估计方法
- 4.2.3 扩展卡尔曼滤波车速估计方法
- 4.2.4 无迹卡尔曼滤波车速估计方法
- 4.2.5 基于简化魔术公式的车速估计方法
- 4.2.6 基于车轮动力学的车速估计方法
- 4.2.7 动力学估计方法小结
- 4.3 融合估计方法
- 4.3.1 基于联邦卡尔曼滤波技术的纵向车速融合估计方法
- 4.3.2 基于自适应UKF滤波的两级分布式纵向车速估计方法
- 4.4 纵向车速估计方法应用实例
- 4.4.1 融合GPS与INS信息的车速估计方法
- 4.4.2 参数自适应卡尔曼滤波纵向车速估计方法
- 4.4.3 扩展卡尔曼滤波车速估计方法
- 4.4.4 无迹卡尔曼滤波车速估计方法
- 4.4.5 基于联邦卡尔曼滤波技术的纵向车速融合估计方法
- 4.4.6 基于自适应UKF滤波的两级分布式纵向车速估计方法
- 4.5 本章小结
- 参考文献
- 第5章 复杂行驶环境下参数自适应辨识方法
- 5.1 质量估计方法
- 5.1.1 基于高频信息提取的整车质量估计方法
- 5.1.2 对纵向坡度鲁棒的基于轮胎纵向力信息的整车质量估计方法
- 5.2 基于多方法融合的坡度估计方法
- 5.2.1 基于动力学方法的坡度估计方法
- 5.2.2 基于运动学方法的坡度估计方法
- 5.2.3 基于组合式融合的坡度估计方法
- 5.3 基于双卡尔曼滤波技术的轮胎侧偏刚度的自适应估计方法
- 5.3.1 估计轮胎侧偏刚度的时机
- 5.3.2 侧偏刚度估计结果
- 5.4 过程噪声参数估计
- 5.4.1 最大似然估计理论简介
- 5.4.2 最大似然估计过程噪声
- 5.4.3 过程噪声估计器估计结果
- 5.5 量测噪声参数估计
- 5.5.1 小波变换简介
- 5.5.2 小波变换估计量测噪声
- 5.5.3 量测噪声估计结果
- 5.6 俯仰角和路面坡度角估计算法
- 5.7 参数自适应估计方法应用实例
- 5.7.1 基于高频信息提取的质量估计算法
- 5.7.2 基于多方法融合的纵向坡度估计算法
- 5.7.3 横向坡度估计
- 5.7.4 过程噪声估计算法
- 5.7.5 量测噪声估计方法
- 5.7.6 俯仰角校正和坡度角补偿方法
- 5.7.7 过程噪声估计器、量测噪声估计器以及坡度角补偿模块的自适应估计方法
- 5.8 本章小结
- 参考文献
- 封底
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先进电动汽车状态估计与辨识是2019年由机械工业出版社出版,作者李克强 罗禹贡 陈慧 等著。
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