期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
一种改进T-S模糊神经网络估计锂电池SOC的方法
被引量:
6
1
作者
钱建文
杜翀
+1 位作者
田欣
朱士彬
《电源技术》
CAS
北大核心
2020年第9期1270-1273,共4页
针对传统模糊神经网络估计锂电池荷电状态(SOC)方法精度低、收敛速度慢的问题,采用模糊规则优化算法对神经网络的结构进行优化,加快了网络的收敛速度。通过分析锂电池实际使用工况,将影响电池当前容量的两个参数,即循环次数与循环之间...
针对传统模糊神经网络估计锂电池荷电状态(SOC)方法精度低、收敛速度慢的问题,采用模糊规则优化算法对神经网络的结构进行优化,加快了网络的收敛速度。通过分析锂电池实际使用工况,将影响电池当前容量的两个参数,即循环次数与循环之间的静置时间,与电池电压、电流、温度统一作为影响SOC估计精度的因子。MATLAB仿真结果表明,改进后的模糊神经网络算法的精度和收敛速度较传统的模糊神经网络算法更优。
展开更多
关键词
T-S模型
模糊神经网络
锂电池
荷电状态估计
容量衰减
下载PDF
职称材料
题名
一种改进T-S模糊神经网络估计锂电池SOC的方法
被引量:
6
1
作者
钱建文
杜翀
田欣
朱士彬
机构
中国科学院
大学微电子
学院
中国科学院上海高等研究院安全产品实验室
出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2020年第9期1270-1273,共4页
基金
中国科学院战略性先导科技专项(C类)(XDC02070800)。
文摘
针对传统模糊神经网络估计锂电池荷电状态(SOC)方法精度低、收敛速度慢的问题,采用模糊规则优化算法对神经网络的结构进行优化,加快了网络的收敛速度。通过分析锂电池实际使用工况,将影响电池当前容量的两个参数,即循环次数与循环之间的静置时间,与电池电压、电流、温度统一作为影响SOC估计精度的因子。MATLAB仿真结果表明,改进后的模糊神经网络算法的精度和收敛速度较传统的模糊神经网络算法更优。
关键词
T-S模型
模糊神经网络
锂电池
荷电状态估计
容量衰减
Keywords
T-S model
fuzzy neural network
lithium batteries
SoC estimation
capacity attenuation
分类号
TM912.9 [电气工程—电力电子与电力传动]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进T-S模糊神经网络估计锂电池SOC的方法
钱建文
杜翀
田欣
朱士彬
《电源技术》
CAS
北大核心
2020
6
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部