10.3969/j.issn.2095-2716.2017.01.017
电池健康状态估算
电池健康状态(SOH)精准的预估有利于实时监测单体电池的健康信息,为自身的故障诊断提供可靠保障,提高电池组的整体寿命和动力性能.选用遗传与蚁群的混合算法(GAAA)对Elman神经网络进行改进,并利用Matlab仿真平台进行实验,在Advisor2002汽车仿真软件上搭建整车模型,获取样本数据,实验大大提高了预测的精度与速度.
电池SOH、Elman神经网络、遗传蚁群算法、Advisor2002软件
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TM912
河北联合大学横向科研项目61203343
2016-12-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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