本文選題：灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 鋰離子電池��； 參考：《電網(wǎng)技術(shù)》2017年12期

【摘要】：鋰離子電池是一個(gè)復(fù)雜的電化學(xué)動(dòng)態(tài)系統(tǒng),難以通過(guò)單一的監(jiān)測(cè)電池內(nèi)部的物理和化學(xué)特性實(shí)現(xiàn)健康狀態(tài)(state of health,SOH)在線估算。為此提出以歐姆內(nèi)阻增加量、極化內(nèi)阻增加量和極化電容減少量作為電池的健康因子(health indicator,HI),并引入灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)離線訓(xùn)練以HI為輸入,電池容量退化量為輸出的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,最后通過(guò)在線構(gòu)建電池HI實(shí)現(xiàn)電池SOH估算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的HI能夠有效表征電池健康狀態(tài),灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比,具有更高的SOH在線估算精度,估算誤差不超過(guò)2%。
[Abstract]:Li-ion battery is a complex electrochemical dynamic system, it is difficult to realize the on-line estimation of health state by monitoring the physical and chemical characteristics of the battery. Therefore, the ohmic internal resistance increase, polarization internal resistance increase and polarization capacitance reduction are used as the health factor of the battery, and the grey neural network is introduced to train HI offline. A grey neural network model with capacity degradation as output is presented. Finally, the SOH estimation of the battery is realized by on-line building battery HI. The experimental results show that the proposed HI can effectively represent the health status of the battery. Compared with the BP neural network model, the grey neural network model has a higher SOH online estimation accuracy, and the estimation error is less than 2 parts.
【作者單位】： 廣西大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51267002,51667006) 廣西自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015GXNSFAA139287) 廣西制造系統(tǒng)與先進(jìn)制造技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(1514030S002) 廣西研究生教育創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(YCSW2017038)~~
【分類號(hào)】：TM912

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