模糊神经网络专家系统在动力锂电池组故障诊断中的应用

• 作者: 姜长泓 王一卉
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊 神经网络 动力锂电池 故障诊断 专家系统
• 年，卷（期）: 2015,（14）
• 页码范围: 118-123
• 页数: 6页
• 分类号: TM711
• 字数: 2555字
• 语种: 中文

摘要

动力锂电池故障的产生原因具有一定的复杂性和不确定性。为此，提出一种基于模糊神经网络的故障诊断专家系统，该方法结合了模糊数学，神经网络以及专家系统的优点。用模糊数学可以将症状模糊化以表征故障的隶属度、神经网络具有良好的自学习能力、专家系统具有推理能力强，三者的相互结合，即提高了系统的准确性和可操作性，又满足了对故障诊断智能化、自动化的要求。试验结果表明该方法可以准确的判断出系统的故障，不仅将故障检测的精度提高到，预测误差在之间，而且检测时间大大缩短。提高了动力锂电池的自适应能力，自主学习能力，为动力锂电池故障诊断提出了一种科学高效的新方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜长泓	长春工业大学电气与电子工程学院	36	216	8.0	13.0
2	王一卉	长春工业大学电气与电子工程学院	2	24	2.0	2.0