本文主要研究内容
作者夏克刚,钱祥忠,余懿衡,杨光辉,张佳瑶（2019）在《联合精确估算电池的健康状态》一文中研究指出：以动力电池的电压、电流、温度和内阻作为输入,荷电状态作为输出,建立四输入一输出的神经网络仿真模型预测电池的荷电状态。再以荷电状态为基础,改进电池健康状态的估算方法,分别利用改进型容量法、改进型内阻法和电压法3种方法分别估算出电池的健康状态,并利用遗传神经网算法建立了3种方法联合在一起的电池健康状态估算模型。以4节12 V的串联锂离子电池组模块为研究对象分别进行了Simulink仿真和实验研究,通过采集动力电池充放电时的电压、电流、温度、内阻和放电量数据,测试了电池的荷电状态和健康状态。实验结果表明电池荷电状态的预测精度为1.6%,仿真模型运行和实验结果显示联合法估算健康状态的最大误差为1.5%,高于其他3种单独的方法。本文提出的健康状态预测方法,省略了传统神经网络算法估算健康状态寻找健康因子的复杂步骤,同时也避免现有电池的健康状态估计单一参量判定方法的局限性。
Abstract
yi dong li dian chi de dian ya 、dian liu 、wen du he nei zu zuo wei shu ru ,he dian zhuang tai zuo wei shu chu ,jian li si shu ru yi shu chu de shen jing wang lao fang zhen mo xing yu ce dian chi de he dian zhuang tai 。zai yi he dian zhuang tai wei ji chu ,gai jin dian chi jian kang zhuang tai de gu suan fang fa ,fen bie li yong gai jin xing rong liang fa 、gai jin xing nei zu fa he dian ya fa 3chong fang fa fen bie gu suan chu dian chi de jian kang zhuang tai ,bing li yong wei chuan shen jing wang suan fa jian li le 3chong fang fa lian ge zai yi qi de dian chi jian kang zhuang tai gu suan mo xing 。yi 4jie 12 Vde chuan lian li li zi dian chi zu mo kuai wei yan jiu dui xiang fen bie jin hang le Simulinkfang zhen he shi yan yan jiu ,tong guo cai ji dong li dian chi chong fang dian shi de dian ya 、dian liu 、wen du 、nei zu he fang dian liang shu ju ,ce shi le dian chi de he dian zhuang tai he jian kang zhuang tai 。shi yan jie guo biao ming dian chi he dian zhuang tai de yu ce jing du wei 1.6%,fang zhen mo xing yun hang he shi yan jie guo xian shi lian ge fa gu suan jian kang zhuang tai de zui da wu cha wei 1.5%,gao yu ji ta 3chong chan du de fang fa 。ben wen di chu de jian kang zhuang tai yu ce fang fa ,sheng lve le chuan tong shen jing wang lao suan fa gu suan jian kang zhuang tai xun zhao jian kang yin zi de fu za bu zhou ,tong shi ye bi mian xian you dian chi de jian kang zhuang tai gu ji chan yi can liang pan ding fang fa de ju xian xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自电子测量技术的夏克刚,钱祥忠,余懿衡,杨光辉,张佳瑶，发表于刊物电子测量技术2019年03期论文，是一篇关于荷电状态论文,健康状态论文,神经网络算法论文,联合法论文,动力电池论文,电子测量技术2019年03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，资料来自电子测量技术2019年03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。
标签：荷电状态论文; 健康状态论文; 神经网络算法论文; 联合法论文; 动力电池论文; 电子测量技术2019年03期论文;