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| 編輯推薦： |
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本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
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| 內容簡介： |
本书遵循普通高等教育汽车专业培养目标，根据车载动力电池应用的技术要求，对当前电池管理系统状态监测和寿命诊断进行了系统论述。本书针对新能源汽车电池管理系统的应用特点，以电池老化机理与等效建模为基础，主要讲述了动力电池状态估计的关键方法和技术难题，具体包括车载动力电池管理系统概述，车载动力电池及其老化机理、等效建模及参数辨识，锂离子动力电池荷电状态估计方法、健康状态估计方法、协同状态估计方法，动力电池剩余使用寿命预测研究等内容，同时配有验证实例。
本书既可作为普通高等教育车辆工程、自动化、控制科学与工程、新能源汽车工程，以及汽车服务工程等专业本科生及研究生的教材，也可作为广大汽车工程技术人员、新能源测控技术人员、汽车运输与管理人员的参考书。
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| 目錄：
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前言
第1章车载动力电池管理系统概述1
11动力电池管理系统的概念和分类2
111动力电池管理系统的基本概念2
112动力电池管理系统的分类3
12动力电池管理系统的组成和功能5
121动力电池管理系统的组成要素5
122动力电池管理系统的关键技术和
主要功能6
13动力电池管理系统的技术发展趋势10
131智能化管理技术的发展趋势11
132安全性能提升的技术趋势12
133能量利用效率提高的技术趋势14
第2章车载动力电池及其老化机理18
21锂离子动力电池的组成和工作原理18
211锂离子动力电池的正极材料18
212锂离子动力电池的负极材料21
213锂离子动力电池的电解质和
隔膜23
214锂离子动力电池的工作原理25
22锂离子动力电池的老化机理及其影响
因素26
221锂离子动力电池的寿命及其评估
指标26
222锂离子动力电池老化的主要
机理27
223锂离子动力电池老化的影响
因素28
23锂离子动力电池老化的诊断方法和
预防手段30
231锂离子动力电池老化的诊断
方法30
232锂离子动力电池老化的预防
手段33
第3章车载动力电池等效建模及参数
辨识35
31锂离子动力电池的等效建模35
311基于等效电路模型的电池建模35
312基于电化学模型的电池建模39
313基于数据驱动模型的电池建模48
32动力电池模型参数辨识方法49
321可变遗忘因子的递归最小二乘法49
322等效电路模型的参数辨识54
323循环寿命模型的参数辨识56
33动力电池模型参数对电动汽车性能和
管理系统的影响57
331模型参数对电动汽车性能的
影响58
332模型参数对管理系统的影响60
第4章锂离子动力电池荷电状态估计
方法61
41动力电池荷电状态61
411荷电状态估计方法分类61
412基于模型的SOC估计方法65
42卡尔曼滤波66
421卡尔曼滤波原理66
422卡尔曼滤波器68
423卡尔曼滤波的参数处理71
43基于卡尔曼滤波的动力电池SOC估计72
431建立电池模型72
432状态方程公式递推73
433估计流程与示例演示75
44基于高斯过程回归的动力电池SOC
估计77
441高斯过程回归原理77
442案例展示与分析77
第5章锂离子动力电池健康状态估计
方法79
51动力电池健康状态概述79
511健康状态定义及评价指标79
512健康状态估计方法分类80
52基于粒子滤波的电池健康状态估计81
521基本原理81
522系统建模81
523重采样82
524粒子滤波仿真实例84
53基于支持向量回归的电池健康状态
估计89
531优化目标及求解89
532核函数选择91
533支持向量回归方法实例92
第6章锂离子动力电池协同状态估计
方法94
61动力电池协同状态概述94
611协同状态问题描述94
612协同状态的定义95
613协同状态的评价指标95
614协同状态估计方法分类96
62动力电池SOC与SOH估计97
621锂离子电池的SOC定义97
622锂离子电池的SOH定义97
623影响SOC和SOH联合估计的
因素99
63基于双无迹卡尔曼滤波的SOC与SOH
联合估计101
631无迹卡尔曼滤波原理101
632无迹卡尔曼滤波算法实现102
633基于双无迹卡尔曼滤波的协同
估计103
第7章动力电池剩余使用寿命预测
研究107
71动力电池剩余使用寿命概述107
711剩余使用寿命预测的目的及
意义107
712剩余使用寿命预测的方法分类108
72基于神经网络的电池剩余使用寿命
预测109
721神经网络基本原理109
722梯度计算方法110
723神经网络仿真实例112
73结合概率分布的剩余使用寿命预测114
731概率分布114
732高斯过程回归方法流程115
733高斯过程回归方法实例117
参考文献122
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| 內容試閱：
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发展新能源汽车是我国从汽车大国迈向汽车强国的必由之路，是应对气候变化、推动绿色发展的战略举措。2020年国务院发布《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》，为我国推动新能源汽车产业高质量发展、加快建设汽车强国指明了新的发展方向和奋斗目标。近年来，新能源汽车产业迎来历史性的重大增长机遇，同时也催生了动力电池产业的迅速崛起和电池管理技术的逐步成熟。
电池管理系统是新能源汽车动力电池安全运行、高效使用的关键技术，能够监测动力电池运行状态并实现剩余寿命预测。因此，本书在阐述电池老化机理与构建动力电池等效模型的基础上，围绕车载动力电池管理系统的状态估计和健康诊断进行介绍，涵盖较为完整的动力电池等效模型。为提高车载动力电池系统的建模精度，添加了卡尔曼滤波、粒子滤波、机器学习和深度学习等技术，完善了电池多状态联合估计方案，力争结合车载动力电池的技术要求，提高电池参数估算准确度，降低寿命预测计算复杂度。希望本书能够在车载动力电池管理系统状态监测和寿命诊断技术等方面为相关技术人员提供参考，并满足车辆工程、控制科学与工程等专业人才培养过程中涉及“电池管理系统”领域内知识、能力和素养的需求。
本书共7章。第1章为车载动力电池管理系统概述，全面介绍了电池管理系统的概念、组成要素、主要功能和发展趋势；第2章为车载动力电池及其老化机理，主要涵括不同动力电池的内部材料和工作原理、电池的老化机理及影响因素，为电池寿命诊断提供基础理论；第3章为车载动力电池等效建模及参数辨识，主要涵括等效电路模型、电化学模型、数据驱动模型、模型参数辨识方法；第4章为锂离子动力电池荷电状态估计方法，主要涵括电池荷电状态估计方法分类、卡尔曼滤波与参数处理、基于卡尔曼滤波的动力电池荷电状态估计流程和示例演示；第5章为锂离子动力电池健康状态估计方法，主要涵括健康状态概述、基于粒子滤波和支持向量回归的健康状态估计实例；第6章为锂离子动力电池协同状态估计方法，在第4章和第5章的基础上改进卡尔曼滤波方法，提出了先进协同状态估计方案；第7章为动力电池剩余使用寿命预测研究，主要涵括动力电池剩余使用寿命概述、基于神经网络的电池剩余使用寿命预测和结合概率分布的剩余使用寿命预测。
本书遵循普通高等教育的全局理念，秉持着“强调基础、突显独特、注重实际、强化技术”的原则。突破了传统教材的模式，以培养工程实践技能为首要目标，以增进专业素养和能力为内核。同时，本书力争文字准确简洁、插图清晰易懂、内容全面详尽且具备前瞻性，旨在帮助读者站在前沿领域，深入理解新能源汽车动力电池管理系统。
本书由欧阳天成编著。东南大学陈南教授在本书撰写过程中提供了宝贵的指导意见，对于本书构思提出了重要建议和方向指导，在此对他表示感谢。同时感谢国内外许多相关资料的作者，他们的工作成果为本书的编写提供了非常有益的参考。
由于水平有限，书中难免有疏漏和不妥之处，恳请广大读者批评指正。
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