基于神经网络的车载锂电池剩余容量预测方法研究
文献综述
1．前言
近年来，作为锂离子电池管理、保障及预测性维护的关键技术，剩余容量预测方法的研究倍受关注，并已发展为电子系统故障预测与健康管理技术研究的热点问题之一。
车用锂电池是混合动力汽车及电动汽车的动力电池，由于镍氢电池的一些技术性能如能量密度、充放电速度等已经接近到理论极限值，锂电池由于能量密度高、容量大、无记忆性等优点，得到汽车厂商与电池生产厂商的一致认可，目前各国研发的重点是锂离子电池。
2.1研究背景
当前，全球温室气体排放总量持续攀升，二氧化碳排放中，25%来自汽车。
在我国，汽车排放的污染已成为城市大气污染的重要因素。我国二氧化碳排放量 已居世界第二，很快会居世界第一。减排二氧化碳的压力将越来越大。
如何满足汽车对石油的需求，如何降低汽车对环境的破坏是关系国家能源安全的大问题。据此，中投顾问汽车行业分析师李胜茂认为，锂电汽车本身是零排放的，发展电动汽车可以大大减少有害气体排放。发展锂离子电池电动汽车不仅以电代石油、减少温室气体排放，又能储存电网谷电，一举三得。我国发展锂电汽车既有可与发达国家相竞争的技术优势，又有发达国家所没有的资源优势和市场优势。 我国小功率锂离子电池早已产业化，形成上下游结合的完整产业链，电池产品超过世界市场的1/3，中日韩三国已成三足鼎立之势。锂离子动力电池在技术上已经达到国际先进水平， 产业化条件也已基本成熟，具备参与国际竞争的实力。 锂电汽车的主要关键部件是锂离子动力电池和永磁同步电机。
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