基于BP神经网络的锂电池SoC在线预测

发布时间：2018-12-10 23:18

【摘要】：通过电路板搭建锂电池电压、电流、温度实时检测平台,在上位机界面实时监测锂电池参数的信息.根据检测到的数据,利用LM(Levenberg-Marquardt)算法,提出了基于BP神经网络的锂电池剩余电量(State of Charge,SoC)计算模型,模型以锂电池参数采集平台采集到的电压、电流数据为输入,电池的SoC为输出,利用实验室实测到的数据进行模型实验.结果表明:该模型具有较高的精度,并且泛化性能好,对于SoC的预测具有可行性.
[Abstract]:The real-time detection platform of lithium battery voltage, current and temperature is built by circuit board, and the information of lithium battery parameters is monitored in the upper computer interface. Based on the detected data and LM (Levenberg-Marquardt) algorithm, a BP neural network model for calculating the residual charge of lithium battery (State of Charge,SoC) is proposed. The model is based on the voltage and current data collected from the lithium battery parameter acquisition platform. The SoC of the battery was used as the output, and the model experiment was carried out using the measured data in the laboratory. The results show that the model has high accuracy and good generalization performance. It is feasible for SoC prediction.
【作者单位】： 河北工业大学控制科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61305101)
【分类号】：TM912.9

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2371395