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基于ELM–Takagi Sugeno的车载锂电池优化充电策略的研究
被引量:
1
1
作者
陈德海
邹争明
+1 位作者
张峻铭
马原
《云南大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期724-730,共7页
针对目前车载锂电池充电慢、充电效率低以及对电池损害大等问题,提出一种基于ELM–Takagi Sugeno(T–S)模型的锂电池梯级式优化充电策略.首先通过极限学习机(ELM)获得锂电池的最佳充电电流与温度、内阻、极化电压等特征参数之间的数学模...
针对目前车载锂电池充电慢、充电效率低以及对电池损害大等问题,提出一种基于ELM–Takagi Sugeno(T–S)模型的锂电池梯级式优化充电策略.首先通过极限学习机(ELM)获得锂电池的最佳充电电流与温度、内阻、极化电压等特征参数之间的数学模型,将离线训练好的参数存储在STM32处理器中,系统每采集1次数据,处理器即调用ELM程序计算当前时刻的最佳充电电流.其次利用T–S模糊模型将恒压、恒流、脉冲3种不同充电方式优化处理实现动态最优充电.仿真结果表明锂电池实际充电电流能够实时跟踪最优充电电流,其充电时间比三阶段充电模式缩短20%,充电效率比CC–CV充电模式提高约25%.
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关键词
车载锂电池
Takagi
Sugeno模型
优化充电技术
最佳
充电
电流
下载PDF
职称材料
题名
基于ELM–Takagi Sugeno的车载锂电池优化充电策略的研究
被引量:
1
1
作者
陈德海
邹争明
张峻铭
马原
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
出处
《云南大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期724-730,共7页
基金
江西省自然科学基金(20151BAB206034)
文摘
针对目前车载锂电池充电慢、充电效率低以及对电池损害大等问题,提出一种基于ELM–Takagi Sugeno(T–S)模型的锂电池梯级式优化充电策略.首先通过极限学习机(ELM)获得锂电池的最佳充电电流与温度、内阻、极化电压等特征参数之间的数学模型,将离线训练好的参数存储在STM32处理器中,系统每采集1次数据,处理器即调用ELM程序计算当前时刻的最佳充电电流.其次利用T–S模糊模型将恒压、恒流、脉冲3种不同充电方式优化处理实现动态最优充电.仿真结果表明锂电池实际充电电流能够实时跟踪最优充电电流,其充电时间比三阶段充电模式缩短20%,充电效率比CC–CV充电模式提高约25%.
关键词
车载锂电池
Takagi
Sugeno模型
优化充电技术
最佳
充电
电流
Keywords
vehicle lithium battery
Takagi Sugeno model
optimized charging technology
optimum charging current
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ELM–Takagi Sugeno的车载锂电池优化充电策略的研究
陈德海
邹争明
张峻铭
马原
《云南大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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职称材料
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