基于Blackfin的锂电池管理系统

• 作者: 李凤姣 邓清勇 邝利丹 陈任
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 电池管理系统 锂电池 荷电状态 CAN总线 遗传算法 蚂蚁算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 自动测量与控制
• 页码范围: 44-48
• 分类号: TP302
• 字数: 2774字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1576.2011.12.013

摘要

针对目前锂电池管理系统的荷电状态(SOC)估算精度低、可扩展性差的问题,设计基于Blackfin数字信号处理器的电池管理系统.该系统实现了锂电池数据实时监测、剩余电量估计、通过CAN总线通信扩展多组锂电池、锂电池危险状态报警和自动保护等功能.在剩余电量估计算法上,提出一种遗传算法与蚂蚁算法相结合的GAAA算法优化BP神经网络的方法.实验结果表明:该算法比基于遗传算法的BP神经网络具有更高的SOC估算精度和更快的运算速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓清勇	湘潭大学信息工程学院	6	35	4.0	5.0
2	陈任	湘潭大学信息工程学院	3	50	3.0	3.0
3	邝利丹	湘潭大学信息工程学院	2	22	2.0	2.0
4	李凤姣	湘潭大学信息工程学院	2	8	1.0	2.0