期刊文献+
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
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
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部