模糊神经网络专家系统在动力锂电池组故障诊断中的应用

动力锂电池故障的产生原因具有一定的复杂性和不确定性。为此,提出一种基于模糊神经网络的故障诊断专家系统,该方法结合了模糊数学,神经网络以及专家系统的优点。用模糊数学可以将症状模糊化以表征故障的隶属度、神经网络具有良好的自学习能力、专家系统具有推理能力强,三者的相互结合,即提高了系统的准确性和可操作性,又满足了对故障诊断智能化、自动化的要求。试验结果表明该方法可以准确的判断出系统的故障,不仅将故障检测的精度提高到,预测误差在之间,而且检测时间大大缩短。提高了动力锂电池的自适应能力,自主学习能力,为动力锂电池故障诊断提出了一种科学高效的新方法。