本文主要研究内容
作者吕延卓,肖明清,唐希浪,李剑峰,刘强,王联科（2019）在《基于置信规则库的锂电池SOC估计》一文中研究指出：电池荷电状态（SOC）的准确估计在电池广泛应用的背景下日益重要,但是构建精确的物理模型十分困难,使用纯粹的数据驱动方法又容易因为电池个体差异性出现过拟合问题。针对这些问题,提出基于置信规则库（BRB）的方法对锂电池SOC的进行估计。该方法既允许专家通过经验知识克服数据驱动方法的过拟合问题,又能通过参数训练克服专家知识的不准确性。以某型磷酸铁锂（LiFePO4）电池为例,对提出的方法进行了验证,并将其与神经网络进行了对比。结果表明,该方法估计SOC具有较高的精度,估计误差不超过10%,且可以克服传统神经网络方法存在的过拟合问题。
Abstract
dian chi he dian zhuang tai （SOC）de zhun que gu ji zai dian chi an fan ying yong de bei jing xia ri yi chong yao ,dan shi gou jian jing que de wu li mo xing shi fen kun nan ,shi yong chun cui de shu ju qu dong fang fa you rong yi yin wei dian chi ge ti cha yi xing chu xian guo ni ge wen ti 。zhen dui zhe xie wen ti ,di chu ji yu zhi xin gui ze ku （BRB）de fang fa dui li dian chi SOCde jin hang gu ji 。gai fang fa ji yun hu zhuan jia tong guo jing yan zhi shi ke fu shu ju qu dong fang fa de guo ni ge wen ti ,you neng tong guo can shu xun lian ke fu zhuan jia zhi shi de bu zhun que xing 。yi mou xing lin suan tie li （LiFePO4）dian chi wei li ,dui di chu de fang fa jin hang le yan zheng ,bing jiang ji yu shen jing wang lao jin hang le dui bi 。jie guo biao ming ,gai fang fa gu ji SOCju you jiao gao de jing du ,gu ji wu cha bu chao guo 10%,ju ke yi ke fu chuan tong shen jing wang lao fang fa cun zai de guo ni ge wen ti 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自空军工程大学学报(自然科学版)的吕延卓,肖明清,唐希浪,李剑峰,刘强,王联科，发表于刊物空军工程大学学报(自然科学版)2019年04期论文，是一篇关于锂电池论文,电池荷电状态估计论文,置信规则库论文,空军工程大学学报(自然科学版)2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自空军工程大学学报(自然科学版)2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。