一种动静结合的自学习神经网络锂离子电池监控系统

本文作者：徐永；雷治国；成功正常投稿发表论文到《机电技术》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：锂离子动力电池已成为电动车辆最具潜力的储能装置之一,由于动力电池组是由多个电池单体通过串并联方式组成,因此,电池管理系统成为确保动力电池组安全、高效工作的保障。论文介绍了电池管理系统的发展现状和人工神经网络在电池管理系统中应用现状,并提出动静相结合的自学习神经网络锂离子电池监控系统,该方法能够有效解决目前人工神经网络在动力电池管理系统中的瓶颈。
【论文正文预览】：动力电池的性能和使用寿命直接决定了电动汽车的性能和成本,因此,如何提高电池的性能和寿命得到了各方面的重视。电动车辆上使用的动力电池组是由多个电池单体通过串并联方式组成,为了确保各个电池单体能够正常工作,动力电池组必须拥有科学和高效的管理系统。目前,国内外许多
【文章分类号】：TM912
【稿件关键词】：人工神经网络电动汽车锂电池荷电状态电池管理
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【稿件标题】：一种动静结合的自学习神经网络锂离子电池监控系统
【作者单位】：福建农林大学机电工程学院;
【发表期刊期数】：《机电技术》2014年01期
【期刊简介】：《机电技术》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，机电技术杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN35-1262/TH，国际刊号：ISSN1672-4801。机电技术杂志社由福建省经济贸易委员会主管、福建省机械科学研究院主办，本刊为刊......更多机电技术信息
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