基于ANFIS的动力电池充电温升预测研究

• 作者: 时玮 牛利勇 郭宏榆 陈大分
• 来源期刊: 汽车工程
• 关键词: 锂离子电池 充电 温升 自适应神经模糊推理系统
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 页码范围: 799-803
• 页数: 5页
• 字数: 3775字
• 语种: 中文

摘要

对某锂离子动力电池进行了试验研究，以分析充电倍率、初始荷电状态和环境温度对锂离子动力电池充电温升的影响，并根据获得的试验数据，建立了基于自适应神经模糊推理系统的电池充电温升预测模型。该模型以充电倍率、初始荷电状态和环境温度作为输入，以充电温升作为输出，对试验数据进行训练后，即可准确预估电池在不同充电条件下的充电温升情况。该方案无须用数学模型准确描述各影响因素与充电温升之间的复杂关系，易于实现，可移植到电池管理系统平台上，以实现充电过程中温度的有效预测和管理。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭宏榆	北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心	15	359	8.0	15.0
2	时玮	北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心	28	722	14.0	26.0
3	牛利勇	北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心	31	727	13.0	26.0
4	陈大分	北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心	4	63	4.0	4.0