神经网络在提高锂离子电池检测精度中的研究

随着近些年来锂离子动力电池的广泛应用,作为生产锂离子电池关键设备的检测系统也成为新的研究热点。但由于系统中大量非线性元件的使用,使得设定基准、采样信号和实际的测量值之间存在较大误差。为了减小干扰、提高数据传输准确性和控制精度,必须对传送的数据进行处理。人工神经网络以其任意非线性函数的任意逼近能力和自学习能力,在控制领域内得到了广泛的应用。用人工神经网络对数据进行处理,修正系统误差。结果表明,经神经网络处理后的采样数据检测精度大幅度提高,为提高电池生产质量提供了可靠保证。