基于RBF神经网络的动力电池故障诊断系统研究

• 作者: 古昂 张向文
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 纯电动汽车 动力电池 RBF神经网络 dSPACE 故障诊断
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 1943-1945
• 页数: 3页
• 分类号: TM912
• 字数: 2122字
• 语种: 中文

摘要

纯电动车动力电池在性能、成本、寿命、安全性上的局限是制约电动车普及的关键问题.基于RBF神经网络,设计了一套电池故障诊断系统,对动力电池组的故障进行预防和诊断.首先,利用dSPACE中的电池模型,模拟电池的故障,进行神经网络的学习训练,然后,利用三组测试数据对故障诊断系统进行测试.测试结果显示,设计的系统可以准确诊断电池故障类型与故障级别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	古昂	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	1	9	1.0	1.0