【摘 要】
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动力电池的故障症状和故障原因之间存在一定的不确定性和模糊性,设计了一种基于模糊神经网络的动力电池故障诊断系统。该系统结合了模糊逻辑和神经网络的优点,模糊逻辑能对故
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51465011);广西自动检测技术与仪器重点实验室基金(YQ17110)
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动力电池的故障症状和故障原因之间存在一定的不确定性和模糊性,设计了一种基于模糊神经网络的动力电池故障诊断系统。该系统结合了模糊逻辑和神经网络的优点,模糊逻辑能对故障症状与故障原因之间的模糊关系进行准确描述,对模糊性信息具有较强的表达能力,而神经网络则具有强大的学习和获取知识的能力,能够避免模糊逻辑依赖于模糊规则的局限性,能够对信息进行并行推理,将两者结合,可以提供一个更加精确、有效的电池故障诊断系统。为了对设计的故障诊断系统进行验证,通过MATLAB自带电池模型的参数设置进行电池故障的模拟,然后,利用设计
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