本文選題：純電動汽車 + 動力電池　； 參考：《電源技術(shù)》2016年10期

【摘要】：純電動車動力電池在性能、成本、壽命、安全性上的局限是制約電動車普及的關(guān)鍵問題。基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),設(shè)計了一套電池故障診斷系統(tǒng),對動力電池組的故障進行預(yù)防和診斷。首先,利用d SPACE中的電池模型,模擬電池的故障,進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練,然后,利用三組測試數(shù)據(jù)對故障診斷系統(tǒng)進行測試。測試結(jié)果顯示,設(shè)計的系統(tǒng)可以準(zhǔn)確診斷電池故障類型與故障級別。
[Abstract]:Based on the RBF neural network , a set of battery fault diagnosis system is designed to prevent and diagnose the failure of the power battery pack . First , using the battery model in d SPACE , the fault of the battery is simulated , the learning and training of the neural network is carried out , and then the fault diagnosis system is tested by using three sets of test data . The test results show that the system can accurately diagnose the battery fault type and the fault level .
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)電子工程與自動化學(xué)院;廣西自動檢測技術(shù)與儀器重點實驗室(桂林電子科技大學(xué));
【基金】：廣西科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)課題(桂科重1348003-4) 廣西自動檢測技術(shù)與儀器重點實驗室基金(YQ14111)
【分類號】：TM912;TP183;U469.72

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本文編號：1957973