基于RBF神经网络的动力电池故障诊断系统研究

发布时间：2018-05-31 02:35

  本文选题：纯电动汽车 + 动力电池　； 参考：《电源技术》2016年10期

【摘要】：纯电动车动力电池在性能、成本、寿命、安全性上的局限是制约电动车普及的关键问题。基于RBF神经网络,设计了一套电池故障诊断系统,对动力电池组的故障进行预防和诊断。首先,利用d SPACE中的电池模型,模拟电池的故障,进行神经网络的学习训练,然后,利用三组测试数据对故障诊断系统进行测试。测试结果显示,设计的系统可以准确诊断电池故障类型与故障级别。
[Abstract]:Based on the RBF neural network , a set of battery fault diagnosis system is designed to prevent and diagnose the failure of the power battery pack . First , using the battery model in d SPACE , the fault of the battery is simulated , the learning and training of the neural network is carried out , and then the fault diagnosis system is tested by using three sets of test data . The test results show that the system can accurately diagnose the battery fault type and the fault level .
【作者单位】： 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院;广西自动检测技术与仪器重点实验室(桂林电子科技大学);
【基金】：广西科学研究与技术开发课题(桂科重1348003-4) 广西自动检测技术与仪器重点实验室基金(YQ14111)
【分类号】：TM912;TP183;U469.72

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本文编号：1957973