电动汽车用MH/Ni电池剩余容量智能预测研究

被引：10

作者：

周红丽 ^{[1
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何莉萍 ^{[1
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钟志华 ^{[1
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丁舟波 ^{[1
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高学锋 ^{[2
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廖晓军 ^{[1
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吴振军 ^{[1
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陈宗璋 ^{[1
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机构：

[1] 湖南大学

[2] 深圳市力可兴电池有限公司

来源：

机械与电子 | 2006年 / 10期

关键词：

电动汽车; 剩余电量预测; 电压; 自适应模糊神经推理系统; BP网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM912 [蓄电池];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

为有效地对电动车电池剩余容量进行预测,在分析了自适应模糊神经推理系统(ANFIS)的网络结构后,利用湖南大学自主研发的EV3电动汽车充放电实验数据,建立了MH/Ni电池的AN-FIS电压降模型,并进一步应用改进后的尺度化共轭梯度算法的BP神经网络,得到开路电压与剩余容量的对应关系.实验和仿真结果表明,智能方法在预测电池剩余容量方面,能满足精度要求,模糊控制与神经网络的结合,可以建立一个精确而有效的SOC智能预测系统.

引用

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