基于自适应神经网络的电池寿命退化的预测

• 作者: 刘明芳 史建平 李蓓
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 锂离子电池 退化 自适应神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 1488-1490
• 页数: 3页
• 分类号: TM912
• 字数: 2993字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-087X.2018.10.020

摘要

为了提高对动力锂离子电池劣化程度的预测准确度,通过分析影响锂离子电池退化的内外部因素,确定退化的表征参数,建立了基于自适应神经网络的锂离子电池退化程度预测模型,用退化系数表征锂离子电池的退化程度.使用不同放电深度下的多组数据对模型进行训练、校验和仿真,验证了所建模型在锂离子电池退化程度预测方面的可靠性和适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史建平	常州工学院电气与光电工程学院	25	106	5.0	9.0
2	李蓓	常州工学院电气与光电工程学院	14	29	3.0	4.0
3	刘明芳	常州工学院电气与光电工程学院	8	8	2.0	2.0