基于RBFNN的船用铅酸蓄电池SOC预测方法研究

• 作者: 周智勇 孙俊忠 张海鹏 王阔厅
• 来源期刊: 蓄电池
• 学科: 工学
• 关键词: 船用铅酸蓄电池 荷电状态 径向基神经网络 剩余容量 预测
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 交流与探讨
• 页码范围: 76-80
• 分类号: TM912.1
• 字数: 2716字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-0847.2012.02.007

摘要

目前预测铅酸蓄电池荷电状态(SOC)的算法很多,这些算法各有特点.根据船用铅酸蓄电池的特点,本文比较分析了这些方法的预测效果,提出了利用径向基神经网络(RBFNN)算法预测船用铅酸蓄电池SOC的方法.并利用某型船用铅酸蓄电池的实验数据,对其SOC进行了预测.结果表明:利用该算法预测船用铅酸蓄电池的SOC,精度高,操作简便.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙俊忠	海军潜艇学院培训系机电研究所	33	108	5.0	9.0
2	周智勇	海军潜艇学院培训系机电研究所	25	63	5.0	6.0
3	王阔厅	海军潜艇学院培训系机电研究所	8	34	3.0	5.0
4	张海鹏	海军潜艇学院培训系机电研究所	24	37	3.0	5.0