人工神经网络法预测MH-Ni蓄电池容量

被引：26

作者：

薛建军

唐致远

刘建华

王占良

机构：

[1] 天津大学材料科学与工程学院,天津大学化工学院,天津大学化工学院,天津大学化工学院天津,天津大学化工学院,天津,天津,天津,天津

来源：

电源技术 | 2003年 / 03期

关键词：

MH-Ni电池; 放电容量; 人工神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM912.9 [各种材料蓄电池];

学科分类号：

082905 [生物质能源与材料];

摘要：

MH Ni电池放电容量的预测和估计,是电池管理系统中一个非常重要的内容。某一状态下MH Ni电池的放电容量是放电电流、电压、温度以及过去电池充放电的历史等参数的函数。运用ANN方法,即人工神经网络方法,可逼近任何多输入输出参数函数的性能,预测了不同放电电流和电压下MH Ni电池放电容量的大小,结果表明,ANN方法有良好的实用性,可用来预测MH Ni电池的放电容量。

引用

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