【摘要】：通過(guò)電路板搭建鋰電池電壓、電流、溫度實(shí)時(shí)檢測(cè)平臺(tái),在上位機(jī)界面實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)鋰電池參數(shù)的信息.根據(jù)檢測(cè)到的數(shù)據(jù),利用LM(Levenberg-Marquardt)算法,提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池剩余電量(State of Charge,SoC)計(jì)算模型,模型以鋰電池參數(shù)采集平臺(tái)采集到的電壓、電流數(shù)據(jù)為輸入,電池的SoC為輸出,利用實(shí)驗(yàn)室實(shí)測(cè)到的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型實(shí)驗(yàn).結(jié)果表明:該模型具有較高的精度,并且泛化性能好,對(duì)于SoC的預(yù)測(cè)具有可行性.
[Abstract]:The real-time detection platform of lithium battery voltage, current and temperature is built by circuit board, and the information of lithium battery parameters is monitored in the upper computer interface. Based on the detected data and LM (Levenberg-Marquardt) algorithm, a BP neural network model for calculating the residual charge of lithium battery (State of Charge,SoC) is proposed. The model is based on the voltage and current data collected from the lithium battery parameter acquisition platform. The SoC of the battery was used as the output, and the model experiment was carried out using the measured data in the laboratory. The results show that the model has high accuracy and good generalization performance. It is feasible for SoC prediction.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61305101)
【分類號(hào)】：TM912.9

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2371395