一种基于优化粒子滤波的锂电池SOC估计算法

在构建锂电池状态空间模型基础上,提出一种基于优化粒子滤波的锂电池SOC估计算法,将BP神经网络应用到粒子滤波的权值更新过程中,实现锂电池SOC估计.利用某公司提供的磷酸铁锂电池测试数据,对所提出的算法进行验证,对比算法估计结果与SOC实测结果.结果表明,相对于PF算法,提出的改进算法具有更好的SOC估计性能.     

磷酸铁锂电池的改进建模及SOC估计

由于磷酸铁锂电池在多方面的优越性能,它在电动汽车领域的应用已经越来越广泛。文章针对磷酸铁锂电池,给出了其改进的PNGV模型,并通过电池恒流充放电特性和脉冲充放电特性实验,利用插值和最小二乘拟合方法进行电池模型参数辨识,实现了磷酸铁锂电池的较准确建模,并采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)完成了电池荷电状态(SOC)的准确估计。     

基于AFSA RBF神经网络的电动汽车动力 电池SOC预测

传统的电池荷电状态(State of Charge,SOC)估计方法是基于精确的数学模型,它依赖于大量的建模假设和经验参数,故模型预测SOC精度是有限的;为了提高动力电池SOC预测的精度,提出利用人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)优化径向基神经网络(RBF)对SOC进行预测,解决了RBF网络参数选择的不确定性;仿真实验结果表明:方法能方便、快速、准确地实现对SOC的预测,且具有实际使用价值。     

电动汽车用动力电池组SOC的神经网络估计

针对电动汽车用动力电池组的SOC受充放电率、放电历程和温度等因素的影响,传统方法很难建立准确的数学模型,对电池组SOC进行研究,在对动力电池组进行不同工况充放电试验的基础上。建立了电池组的神经网络仿真模型。并分别采用电流输入,电压和电压梯度输入进行了仿真,实现了对电池组SOC的估计。与实验结果对比,仿真结果与实验基本吻合,验证了该方法的正确性。     

磷酸铁锂电池模型参数辨识与SOC估算

根据磷酸铁锂电池的特性,从电池电化学角度分析,建立电池的等效电路模型.通过实验方法测得电池开路电压与SOC关系和电池模型的参数,利用卡尔曼滤波法来估算电池初始荷电状态(SOC0).实验与仿真表明,该算法可以有效的估算出SOC初始值,并可以将误差控制在10％之内.     

基于DTW-KiBaM模型的锂电池SOC估计

锂离子电池工作温度及老化程度是影响其荷电状态（State of Charge, SOC）估计算法准确性的关键因素.在二阶RC等效电路模型的基础上,提出了一种由动态时间规整算法（Dynamic Time Warping, DTW）与KiBaM模型（Kinetic Battery Model, KiBaM）相结合的混合模型.利用DTW算法基于充电电压数据确定电池老化状态,通过KiBaM模型计算电池由于电流效应导致的不可用容量,结合二阶RC等效电路模型推导新的SOC计算矩阵,采用无迹卡尔曼滤波算法（Unscented Kalman Filter, UKF）实现SOC估计.基于城市道路循环工况（Urban Dynamometer Driving Schedule, UDDS）验证了混合模型的准确性,实验结果表明,在10 ℃低温环境或经过200次循环老化后工作的锂离子电池,模型估计SOC的最大误差小于2%.     

改进的AUKF锂电池SOC估算算法研究

为了能够精确地估计锂电池的电池荷电状态(SOC),考虑了影响电池SOC估计精度的主要因素及传统电池SOC估计的优缺点,在自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的基础上,提出了一种改进的AUKF算法,并且对影响SOC估计的主要因素在算法上进行了参数校正。该算法基于电池的二阶RC等效电路模型,把每次测量的输出偏差协方差作为噪声协方差,得到改进的AUKF算法,使得噪声的协方差能够随着时间进行更新,解决了噪声的协方差为常量带来误差的问题。实验结果表明,利用改进后的AUKF算法可以精确地估算出电池SOC值。     

基于置信规则库的锂电池SOC估计

电池荷电状态（SOC）的准确估计在电池广泛应用的背景下日益重要,但是构建精确的物理模型十分困难,使用纯粹的数据驱动方法又容易因为电池个体差异性出现过拟合问题。针对这些问题,提出基于置信规则库（BRB）的方法对锂电池SOC的进行估计。该方法既允许专家通过经验知识克服数据驱动方法的过拟合问题,又能通过参数训练克服专家知识的不准确性。以某型磷酸铁锂（LiFePO-4）电池为例,对提出的方法进行了验证,并将其与神经网络进行了对比。结果表明,该方法估计SOC具有较高的精度,估计误差不超过10%,且可以克服传统神经网络方法存在的过拟合问题。     

基于RBF-BSA的锂离子电池SOC混合估算算法

为提高锂离子电池荷电状态(SOC)预测精度,提出利用回溯搜索算法(BSA)优化径向基函数(RBF)神经网络的输出权值与阈值的混合算法.通过对锂电池模型中的目标函数进行优化求解,并寻找最佳的目标权值和阈值降低预测误差,提高了RBF网络模型的预测精度.为验证算法的有效性,搭建锂离子电池的充放电实验平台获取数据并对网络进行验证,实验结果表明:混合算法相比标准RBF网络算法具有更好的SOC预测精度,并将网络输出预测误差降低到2%以内,符合锂电池荷电状态估算要求.     

电动汽车用电池SOC定义与检测方法

为建立电动汽车电池管理系统的需要 ,探求铅酸电池荷电状态 (SOC)的实时测量和估计方法 ,分析了当前 SOC定义在变电流放电情况下出现不适应的原因 ,现有各种荷电状态检测方法的特点和存在的问题。在此基础上 ,对 SOC定义进行了修正 ,提出了“标定荷电状态”和“动态荷电状态”的概念 ,使之能很好地适应电动汽车用电池在变电流状态下的实时荷电状态估计。基于修正 SOC定义的电池荷电状态检测方法和计算模型具有简便、实用和可靠性     

Model based SOC estimation for high-power Li-ion battery packs used on FCHVs

A model based method which recruited the extended Kalman filter （EKF） to estimate the full state of charge （SOC） of Li-ion battery was proposed. The underlying dynamic behavior of the cell pack was described based on an equivalent circuit comprising of two capacitors and three resistors. Measurements in two tests were applied to compare the SOC estimated by model based EKF estimation with the SOC calculated by coulomb counting. Results have shown that the proposed method is able to perform a good estimation of the SOC of battery packs. Moreover, a corresponding battery management systems （BMS） including software and hardware based on this method was designed.     

一种估计混合动力用Ni-MH电池单体SOC的方法

搭建了混合动力汽车动力电池的性能实验平台,针对车辆实际行驶工况,在不同环境温度下对动力电池进行了相关充放电实验。利用实验系统采集到的动力电池电压与电流,采用自校正模糊神经网络控制算法对常温25℃下的动力电池荷电状态(State of Charge,SOC)进行计算,并与Arbin动力电池测试设备计算出的动力电池荷电状态进行了比较。理论分析和实验结果表明,采用自校正模糊神经网络控制算法计算出的电池SOC满足混合动力汽车电池SOC所需的精度要求。     

锂离子电池和双电层电容器用LiODFB-TEABF4复合盐电解液的研究

探讨在EC+PC+DMC复合溶剂体系中LiODFB-TEABF4复合盐电解液与LiFePO4锂离子电池及AC双电层电容器的相容性规律.研究结果表明:在LiODFB基电解液中加入TEABF4能显著提高电解液的电导率;对于LiFePO4电池体系,电解液中的TEABF4参与了SEI膜的成膜过程,但TEABF4浓度过高不利于电极材料的容量的提高;对于AC电容器体系,加入TEABF4可以有效改善电容器的双电层储能行为,同时显著提高电容,当TEABF4浓度为0.3 mol/L时,电容达到最大,比不添加TEABF4的纯LiODFB盐电解液的电容大.     

基于RBF神经网络的异向介质基本单元分析

利用径向基神经网络(RBF神经网络)对异向介质的基本单元进行分析,建立异向介质等效介电常数及等效磁导率与介质敏感结构参数之间的神经网络模型.实验结果表明,该模型所得结果与全波分析相吻合,分析时间为138.465793s,训练平方和误差为0.0374879,满足工程要求.验证了该模型的可靠性及合理性,减少数值分析法由于厚度谐振等问题而引起的结果错误问题,解决了异向介质分析精度与效率难以共存的问题.     

基于EKF算法的磷酸铁锂电池在线SOC估算

文章针对大倍率放电条件下,磷酸铁锂电池极化效应加剧变快的现象,考虑了电流对极化参数值影响的电池模型,基于改进后的电池模型,搭建了由dSPACE、可编程电源及电子负载组成的可控电池实验台架,并应用卡尔曼滤波理论对磷酸铁锂电池进行在线SOC状态估算;实验结果表明,改进后的电池模型提高了SOC估算的精度。     

一种基于AC-RBF神经网络的网络安全态势预测方法

为了准确地把握网络安全发展态势,提出了一种基于自适应聚类径向基函数(adaptive clustering radical basis function,AC-RBF)神经网络的网络安全态势预测(network security situation prediction, NSSP)方法?该方法对网络安全态势样本自适应聚类,获得了神经网络隐层节点数,采用梯度下降法训练神经网络,寻找网络安全态势样本之间的非线性映射关系,利用该关系对未来时刻网络安全态势进行了预测? 仿真实验表明,相对于 K-均值 RBF 神经网络及支持向量机(support vector machine,SVM)预测模型,该方法在神经网络规模较小的情况下,不仅能够反映网络安全态势的总体趋势,而且还提高了预测精度,能够提供给网络安全管理员一个直观的网络安全态势图 ?     

基于Chebyshev神经网络的衍生算法

根据辨识对象,神经网络的输入层和输出层神经元的个数易于确定,而隐层数和隐层神经元个数难以确定.借助于生物的生长发育知识,在正交基函数神经网络的基础上提出衍生算法,该算法的基本思想是先选取较少个数的隐层神经元作为初始发育细胞,训练K次后,如果目标函数J不再变化且大于给定的ε,则网络自动衍生,以上过程反复进行,直至J小于等于ε,则停止衍生和训练.仿真实验表明,该算法在训练过程中改善了收敛速度,并自动调整网络的拓扑结构,解决了隐含神经元个数难以确定的问题且具有优良的逼进任意非线性特性的能力.图2,表2,参7.     

RBF网络在交通流模型辨识中的应用

利用径向基函数 (RBF)人工神经网络来逼近已知的交通流非线性解析模型 ,讨论了高速公路交通流模型的辨识问题。提出了一种带反馈的 RBF网络模型 ,讨论了其训练算法。算法分两步实现 ,第一步利用一种改进的聚类分析方法确定隐层节点核函数的中心点 ,第二步用最小二乘法确定从隐层到输出层的连接权。最后将训练好的网络模型和给定的解析模型同时进行仿真计算 ,得出了当某路段出现突发性交通事故时交通流密度和平均速度的变化曲线。仿真结果说明 RBF神经网络模型的训练速度快和辨识精度还是令人满意的     

基于RBF神经网络的热力系统煤种辨识方法

为了保证热力系统稳定运行,提高锅炉安全寿命,控制污染物,该文利用多模型思想,对煤种低位发热值进行初步辨识和精确辨识。初步辨识中,采用改进的K均值聚类算法,快速辨识出煤种类型;精确辨识中,利用初步辨识的结果优化发热量辨识模型,减少模型搜索范围,采用自动调节隐节点和参数的径向基函数(RBF)神经网络算法。仿真结果表明,该辨识方法的辨识误差在1.5%以内,具有良好的辨识精度,在速度上也优于单独的RBF辨识算法,可以应用于热力系统煤种发热量在线辨识。