| 基于LS-SVM的混合动力镍氢电池组SOC预测 |
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| 引用本文： | 陈健美,钱承,李玉强,曾谊晖.基于LS-SVM的混合动力镍氢电池组SOC预测[J].中南大学学报(自然科学版),2013,44(1):135-139. |
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| 作者姓名： | 陈健美 钱承 李玉强 曾谊晖 |
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| 作者单位： | 1. 湖南省工程车辆底盘制造工程技术研究中心,湖南长沙,410205;湖南涉外经济学院 机械工程学院,湖南长沙,410205
2. 湖南大学 机械与运载工程学院,湖南长沙,410082 |
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| 基金项目： | 湖南省自然科学基金资助项目[11JJ3059] |
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| 摘 要： | 在电池管理系统中为了使荷电状态量SOC(state of charge)估计精确,提出以遗传算法优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法对电池的SOC进行预测的模型.在电池变流情况下对SOC进行研究,以标准工况下的实验数据作为样本,以电池的电流、电压及温度作为训练模型的输入,SOC作为输出建立模型,使之能很好地适用于混合动力汽车用电池在变电流状态下的实时SOC估计.研究结果表明:该预测模型预测精度高,其最大相对误差小于3％,平均相对误差小于2％,且与神经网络预测结果相比具有更强的实用性.
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| 关 键 词： | 混合动力 SOC预测 最小支持向量机 遗传算法 |
SOC prediction of MH/Ni battery in hybrid vehicle based on LS-SVM |
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| CHEN Jianmei
,
QIAN Cheng
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LI Yuqiang
,
ZENG Yihui.SOC prediction of MH/Ni battery in hybrid vehicle based on LS-SVM[J].Journal of Central South University:Science and Technology,2013,44(1):135-139. |
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| Authors: | CHEN Jianmei QIAN Cheng LI Yuqiang ZENG Yihui |
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| Institution: | 1,2(1.Research Center of Engineering Technology for Engineering Vehicle Chassis Manufacturing in Hunan Province, Changsha 410205,China; 2.Department of Mechanical Engineering,Hunan International Economics University,Changsha 410205,China; 3.College of Mechanical and Vehicle Engineering,Hunan University,Changsha 410082,China) |
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