基于自适应神经网络模糊推理系统的蓄电池SOH预测

• 作者: 朱祺 李光升 李刚 谢永成
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 蓄电池SOH 自适应神经网络模糊推理系统 预测模型 MATLAB
• 年，卷（期）: 2011,（22）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 82-84,87
• 分类号: TM912.1
• 字数: 2088字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7720.2011.22.028

摘要

针对装甲车辆铅酸蓄电池健康状况影响因素复杂、难以准确预测的特点，提出了基于自适应神经网络模糊推理系统的蓄电池SOH预测模型。在确定模型的输入变量后，对其进行了MATLAB仿真和实测数据验证分析。结果表明，该模型具有很高的预测精度，在装甲车辆铅酸蓄电池SOH预测上具有很高的实用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李刚	装甲兵工程学院控制工程系	10	34	3.0	5.0
2	谢永成	装甲兵工程学院控制工程系	64	287	9.0	12.0
3	李光升	装甲兵工程学院控制工程系	64	279	9.0	12.0
4	朱祺	装甲兵工程学院控制工程系	1	12	1.0	1.0