模糊神经网络充电算法研究
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10.3969/j.issn.1006-9348.2010.06.071

模糊神经网络充电算法研究

引用
电池的充放电是一个复杂的电化学变化过程,其复杂性表现在多变量、非线性、离散型.马斯(J.A.Mas)通过大量实验研究,为提高充电效率和稳定性,给出了为前提的蓄电池可接受的最佳充电电流曲线.提出一种根据遗传算法优化的模糊神经网络充电控制算法进行仿真.通过仿真实验得出,算法具有在线学习的能力能够较好地跟踪最佳的可接受充电电流曲线,提高充电效率,有效防止电池的过充和过热问题.

充电算法、模糊神经网络、遗传算法

27

TH39(泵)

2010-09-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

297-300

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