中國(guó)最近成為了世界上第五個(gè)宣布逐步淘汰化石燃料傳統(tǒng)汽車(chē)的國(guó)家,我國(guó)大力推廣電動(dòng)汽車(chē)普及的步伐,擬將電動(dòng)汽車(chē)作為真正可持續(xù)發(fā)展的交通方式。電池屬于電動(dòng)汽車(chē)的關(guān)鍵技術(shù)之一,其中電池剩余容量（SOC）的預(yù)測(cè)是對(duì)于電池來(lái)說(shuō)是非常重要的。首先,本文通過(guò)對(duì)鋰電池SOC預(yù)測(cè)現(xiàn)狀研究分析,確定了本文的研究方法;然后概述了鋰離子電池的工作原理以及影響其SOC的因素。本文提出了兩種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型:一種是將元胞自動(dòng)機(jī)這種傳統(tǒng)的人工生命模型引入到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用兩者相結(jié)合的方法構(gòu)造出元胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,而另外一種模型是將NEAT算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,然后再引入人工生命算法中的量子行為粒子群算法來(lái)優(yōu)化NEAT-BP模型,進(jìn)而得到QPSOBP-NEAT這種改進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。為了驗(yàn)證本文提出的模型是否有效,分別進(jìn)行了仿真模型數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)和實(shí)際放電實(shí)驗(yàn)來(lái)測(cè)試模型的有效性和可靠性。在仿真模型實(shí)驗(yàn)中,利用ADVSOR和鋰離子電池模型設(shè)置UDDS、10-15和FTP75三種不同的工況,進(jìn)而來(lái)獲取對(duì)應(yīng)工況下的電壓、電流和SOC值,最后再獲取五種不同的倍率放電情況下的數(shù)據(jù),歸一化完樣本數(shù)據(jù)之后再利用這些數(shù)據(jù)對(duì)所提出... 

【文章來(lái)源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型

圖 2.4 人工神經(jīng)元模型其中，人工神經(jīng)元的輸入向量為1 2( , , )nX = x x x(2.4)其相應(yīng)的連接權(quán)向量為：( )1 2, ,j j jmW = w w w(2.5)則神經(jīng)元 j 的凈輸入為：1nj ji i jiS w x θ== (2.6)上式(3.3)中，jθ 表示神經(jīng)元的閾值，又被稱為門(mén)限。凈輸入（含門(mén)限jθ ）通過(guò)激活函數(shù) f ( )后，得到神經(jīng)元的輸出iy( )n ny f S f w x θf(wàn) w x = = = (2.7)

18圖 2.5 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程圖 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程可以看成是在給定學(xué)習(xí)樣本情況下一個(gè)非解過(guò)程，從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)是一個(gè)靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)，只能實(shí)現(xiàn)非線性的有動(dòng)態(tài)信息處理能力，也就是說(shuō)它不是一個(gè)非線性的動(dòng)力學(xué)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]淺析新能源汽車(chē)的發(fā)展意義及發(fā)展階段[J]. 李佳星,胡楠,許正銳.  南方農(nóng)機(jī). 2017(01)
[2]基于LabVIEW的鋰電池監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及SOC預(yù)測(cè)研究[J]. 陳林,張持健,殷安龍,許矛盾.  電子設(shè)計(jì)工程. 2016(15)
[3]鋰電池SOC預(yù)測(cè)方法綜述[J]. 張持健,陳航.  電源技術(shù). 2016(06)
[4]優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)電動(dòng)汽車(chē)SOC上的應(yīng)用[J]. 周美蘭,王吉昌,李艷萍.  黑龍江大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào). 2015(01)
[5]淺議新能源汽車(chē)的產(chǎn)業(yè)特色與發(fā)展展望[J]. 付海洋.  無(wú)線互聯(lián)科技. 2014(02)
[6]自適應(yīng)神經(jīng)模糊系統(tǒng)的LiFePO4電池SOC預(yù)測(cè)[J]. 尹安東,周斌,江昊,趙韓.  電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2014(01)
[7]基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電動(dòng)汽車(chē)鋰電池SOC預(yù)測(cè)[J]. 黃耀波,唐海定,章歡,翁國(guó)慶.  機(jī)電工程. 2013(10)
[8]基于QPSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰電池SOC預(yù)測(cè)[J]. 劉征宇,楊俊斌,張慶,張利,趙愛(ài)國(guó).  電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2013(03)
[9]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磷酸鐵鋰電池SOC預(yù)測(cè)研究[J]. 尹安東,張萬(wàn)興,趙韓,江昊.  電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2011(05)
[10]電動(dòng)汽車(chē)電池的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J]. 宋永華,陽(yáng)岳希,胡澤春.  電網(wǎng)技術(shù). 2011(04)

博士論文
[1]量子行為粒子群優(yōu)化算法研究[D]. 孫俊.江南大學(xué) 2009
[2]粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用[D]. 王俊偉.東北大學(xué) 2006
[3]元胞自動(dòng)機(jī)的語(yǔ)法復(fù)雜性[D]. 江志松.蘇州大學(xué) 2001

碩士論文
[1]主動(dòng)均衡型電動(dòng)自行車(chē)鋰電池智能保護(hù)器研究[D]. 陳歡.重慶郵電大學(xué) 2016
[2]負(fù)端保護(hù)型電動(dòng)自行車(chē)智能鋰電池保護(hù)器系統(tǒng)研究[D]. 劉波.重慶郵電大學(xué) 2016
[3]關(guān)于電池BMS系統(tǒng)SOC估測(cè)算法的研究[D]. 龐瀛洲.長(zhǎng)安大學(xué) 2015
[4]電動(dòng)汽車(chē)鋰電池組SOC預(yù)測(cè)研究[D]. 段玲玲.沈陽(yáng)理工大學(xué) 2012
[5]遺傳進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在分類(lèi)問(wèn)題中的設(shè)計(jì)和研究[D]. 尤一帆.浙江大學(xué) 2011
[6]人工魚(yú)自學(xué)習(xí)理論及方法研究[D]. 劉燚.蘇州大學(xué) 2009
[7]基于遺傳算法的BP網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究及其應(yīng)用[D]. 鄭衛(wèi)燕.哈爾濱工程大學(xué) 2008
[8]元胞自動(dòng)機(jī)及其在創(chuàng)新擴(kuò)散中的應(yīng)用[D]. 周奇.大連理工大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3037440