人工神经网络法预测MH-Ni蓄电池容量

• 作者: 刘建华 唐致远 王占良 薛建军
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: MH-Ni电池 放电容量 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 305-307
• 页数: 3页
• 分类号: TM912.2
• 字数: 3936字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-087X.2003.03.013

摘要

MH-Ni电池放电容量的预测和估计,是电池管理系统中一个非常重要的内容.某一状态下MH-Ni电池的放电容量是放电电流、电压、温度以及过去电池充放电的历史等参数的函数.运用ANN方法,即人工神经网络方法,可逼近任何多输入输出参数函数的性能,预测了不同放电电流和电压下MH-Ni电池放电容量的大小,结果表明,ANN方法有良好的实用性,可用来预测MH-Ni电池的放电容量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐致远	天津大学化工学院	248	3916	30.0	48.0
2	王占良	天津大学化工学院	22	334	12.0	18.0
3	薛建军	天津大学材料科学与工程学院	27	559	12.0	23.0
7	刘建华	天津大学化工学院	41	402	11.0	18.0