基于软测量技术的蓄电池容量估计方法研究

• 作者: 何华 滕青芳
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 软测量 铅酸蓄电池 SOC 自适应模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 766-769
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

蓄电池剩余容量SOC (state of charge)是蓄电池能量管理系统以及设计快速充电器的一个重要的参数；文章采用仿射传播聚类算法对采集的铅酸蓄电池数据进行预处理,该方法可以降低输入数据维数,并且也可以去除数据之间的相关性.运用自适应模糊神经网络对蓄电池剩余容量进行估计,自适应模糊神经网络的输入变量为蓄电池的电压、电流和电压变化率；经过仿真实验表明:自适应模糊神经网络能够很好的解决非线性问题,模型的泛化能力强,具有较高精度的蓄电池剩余容量估计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滕青芳		74	417	10.0	16.0
2	何华		1	2	1.0	1.0