1. 题目来源
近年来，随着全球环保意识的增强和能源结构的调整，电动汽车产业呈现出蓬勃发展的态势。
动力电池作为电动汽车的核心部件，其性能直接影响着电动汽车的续航里程、安全性和使用寿命。
在电动汽车的维修保养、充电管理、梯次利用等环节，准确识别电池包的类型和电压等级至关重要。
2. 应完成的主要内容
本课题旨在研究不同类型及电压等级的电动车用电池包自适应在线识别技术，主要内容包括以下几个方面：
1.不同类型电池包特性分析:研究不同类型动力电池（如磷酸铁锂电池、三元锂电池等）的特性差异，建立相应的电池模型，并进行模型参数辨识，分析不同类型电池包在电压、电流、内阻等方面的特性差异。
2.特征参数选取及提取:研究适用于电池包类型和电压等级识别的特征参数，如开路电压、内阻、容量等，并设计相应的算法从电池包的运行数据中提取特征参数。
3.电池包自适应在线识别算法设计:研究基于机器学习和深度学习的电池包类型和电压等级识别算法，构建自适应识别算法框架，实现对不同类型、不同电压等级电池包的准确识别。
3. 基本要求及完成的成果形式
#基本要求:
1.熟练掌握电池基础知识、电动汽车动力电池相关技术。
2.掌握常见的机器学习和深度学习算法。
3.具备一定的编程能力，熟练使用MATLAB、Python等相关软件进行仿真分析。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 孙逢春,孙浩,陈全世,等.电动汽车动力电池管理系统关键技术[J].电源技术,2018,42(07):1099-1102.
2. 张俊,王宇,姜久鑫.电动汽车动力电池参数在线估计与SoC预测方法综述[J].电源技术,2021,45(06):881-889.
3. 董超,张俊,朱运鹏,等.基于深度学习的电动汽车电池健康状态预测研究综述[J/OL].储能科学与技术:1-15[2023-02-21].
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