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文件名称：改进的PSO-BP神经网络估算磷酸铁锂电池SOC (2015年)
文件大小：128KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-07 15:20:36
自然科学 论文
针对电动汽车应用的50AH磷酸铁锂电池荷电状态(state of charge，SOC)估算不准的难题，在原有BP神经网络的基础上引入改进的PS0算法加以优化，优化了BP神经网络的权值和阈值，并把优化后的网络用于SOC预测，减小了SOC估算的误差．本文以50AH的磷酸铁锂电池为研究对象，首先在粒子群算法(particle swarm optimization，PSO)中引入了变异算子改进了PS0搜索精度较低、后期迭代效率不高等缺点，然后通过实验分析了电压、电流、温度3个主要参数与SOC的关系，利用放电实验