电池健康状态估算

来源 :华北理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：guanjianjun1

【摘要】

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电池健康状态（SOH）精准的预估有利于实时监测单体电池的健康信息,为自身的故障诊断提供可靠保障,提高电池组的整体寿命和动力性能.选用遗传与蚁群的混合算法（GAAA）对Elman神经网

【作者】

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刘婉晴

【机构】

：

华北理工大学电气工程学院

【出处】

：

华北理工大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2017年1期

【关键词】

：

ELMAN神经网络遗传蚁群算法 Advisor2002软件 battery SOH Elman neural network genetic and an

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电池健康状态（SOH）精准的预估有利于实时监测单体电池的健康信息,为自身的故障诊断提供可靠保障,提高电池组的整体寿命和动力性能.选用遗传与蚁群的混合算法（GAAA）对Elman神经网络进行改进,并利用Matlab仿真平台进行实验,在Advisor2002汽车仿真软件上搭建整车模型,获取样本数据,实验大大提高了预测的精度与速度.

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