1.掌握常用的电池建模方法；熟悉电芯数据，掌握数据处理方法；
2.掌握电池参数辨识、卡尔曼滤波等常用方法；
3.熟悉各类状态估计（SOC\SOH\RUL等）的算法及其差异，了解当前的研究趋势和应用情况；
4.熟悉电池故障诊断的原理和方法，能够开发故障诊断和预警功能。
一、BMS核心算法概要
· BMS功能及现状分析
· SOC/SOH/SOS方法概述
二、动力电池特性及测试
· 动力电池特性
· 动力电池测试
· 动力电池数据处理流程
三、BMS之动力电池参数辨识
· 电池模型分类
· 基于等效电路的参数辨识方法
四、BMS之动力电池SOC估计
· SOC定义
· SOC估算方法
· SOC估算在工程应用的挑战
五、BMS之动力电池SOH估计（上）
· SOH定义
· SOH估计方法
六、BMS之动力电池SOH估计（下）
· 工程中的SOH估计方法
· 使用机器学习的SOH估计简介
· 动力电池RUL预测
七、BMS之动力电池故障诊断技术
· 电池故障分类
· 动力电池故障诊断方法分析
八、BMS之动力电池大数据分析技术
· 大数据技术
· 数据预处理方法
· 数据分析的基础理论
· 统计分析与应用案例
九、BMS之动力电池预报警技术
· 背景与意义
· 安全机理分析
· 应用案例介绍
· 安全防护技术
十、算法的测试与调优
· 算法测试与调优
· 经验分享
孙老师，北京理工大学博士
主要研究方向为新能源汽车大数据分析及动力电池安全预警，参与国家重点研发计划、北京市科技计划等5余项。共计发表SCI论文6篇，中文核心1篇，EI及会议论文9篇。现担任某头部电池企业BMS算法开发负责人，以储能项目为主。
新能源汽车及储能行业BMS系统工程师
BMS软件工程师及测试工程师
3C行业BMS软件开发岗位工程师
其他多电芯电池模组BMS系统开发从业者
课程形式：在线直播授课
课程服务：班级群答疑、作业批改、课程回放复习
联系人：Ella老师
