车用锂离子动力电池SOC时间序列的BP神经网络预测模型
徐东辉 徐向阳
南昌师范学院数学与计算机科学系 长沙理工大学汽车与机械工程学院
摘要 由于车用锂离子动力电池系统具有高度复杂的非线性特性,很难建立准确的电路模型对荷电状态(State of Charge,SOC)进行实时在线获取。为此本文在分析并判别锂离子动力电池系统的混沌特性基础上,建立SOC时间序列的BP神经网络预测模型,并与二阶RC网络模型构成闭环控制系统。仿真结果表明,由二阶RC网络模型与BP神经网络模型构成的闭环控制系统具有较高的预测精度,较好的实时性及实际应用前景。
关键词 ：
荷电状态 ,
混沌 ,
时间序列 ,
BP神经网络 ,
相空间重构 ,
预测
基金资助: 国家自然科学基金资助项目(51176014)； 江西省科技支撑计划资基金助项目(20151BBE50108)； 江西省教育厅科学技术研究基金资助项目(GJJ170896,GJJ170893,GJJ170892)； 江西省教学改革一般基金资助项目(JXJG-18-23-15)；
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