基于QPSO-BP神经网络的锂电池SOC预测

电池荷电状态(state of charge,SOC)的预测是电动汽车电池管理系统的关键任务之一,为此对锂电池荷电状态的预测进行了研究,提出了一种基于QPSO-BP神经网络的锂电池SOC预测.在分析了磷酸铁锂(LiFePO4)电池充放电机理后,运用MATLAB人工神经网络工具箱建立基于量子微粒群算法(QPSO)的BP(back propagation)神经网络模型,用于预测锂离子电池充放电过程中的任一状态下的SOC.仿真实验验证了方法的准确性.结果表明,与现有的神经网络预测方法相比,基于QPSO-BP神经网络的锂电池SOC预测方法准确度高,且具备很好的实用性.     

基于小波神经网络算法的锂电池荷电状态预测∗

为了提高锂电池的使用寿命,提出一种基于小波神经网络的荷电状态 (StateofCharge,SOC)预测方法. 分析了马里兰大学 K２锂电池测试数据,在此基础上建立基于小波神经网络算法的锂电池SOC预测模型,然后对比预测值与实际值的误差,检验了预测模型的准确性,实现对锂电池 SOC的预测.试验结果表明,基于小波神经网络算法的锂电池SOC预测精度优于传统的 BP神经网络.该研究成果为锂电池SOC准确预测提供了一种新的预测方法.     

基于神经网络的动力电池SOC研究

利用神经网络进行了动力电池荷电状态(SOC)预测研究。在分析磷酸铁锂电池充放电机理的基础上,采用levenberg-marquardt(LM)算法建立了动力电池的BP(back propagation)神经网络模型,并进行了电池SOC值的预测。结果表明,基于神经网络的电池SOC预测方法具有较高的精度,可用来预测磷酸铁锂电池的SOC值。     

基于神经网络的磷酸铁锂电池SOC预测研究

利用神经网络进行了电动汽车用的磷酸铁锂（LiFePO4）电池荷电状态（state of charge,SOC）预测研究。在分析磷酸铁锂电池充放电机理的基础上,采用levenberg-marquardt（LM）算法建立了磷酸铁锂电池的BP（back propagation）神经网络模型,并进行了电池SOC值的预测。结果表明,基于神经网络的电池SOC预测方法具有较高的精度,可用来预测磷酸铁锂电池的SOC值。     

电动汽车电池剩余量的估测方法

为有效地对电动汽车锂电池荷电状态(SOC)进行估算,采用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)建立电池组电压降模型,再通过编写Matlab程序对BP神经网络进行训练,并用所建BP神经网络模型对SOC进行预测.经实验验证,此法精度较高且能有效预测电池的开路电压和SOC的映射关系,对延长电池寿命具有重要意义.     

基于EKF算法的神经网络估算锂电池SOC

荷电状态是电池的一个重要参数,为了精确地估计电池的SOC值,建立了Thevenin等效电路模型,将EKF与神经网络结合,利用EKF算法实时更新神经网络模型的权值和阈值.Matlab仿真结果证明,EKF神经网络比BP神经网络精度高,拟合效果好,可以更精确地估算锂电池SOC.最后通过实验验证,在HPPC工况下,二阶RC锂电池模型仿真结果和实验结果的误差在2％以内,在UDDS工况下仿真结果和实验结果的误差在4％以内,模型在两种工况下的精度均符合要求.     

基于FPGA和BP神经网络的电池管理系统设计

在研究锂电池动态性能的基础上,通过大量数据仿真和实际数据测量及修正,设计了电动汽车电池管理系统。基于FPGA内核,采用SOPC嵌入式系统技术,移植UC/OS-II嵌入式实时操作系统,实现了对电动汽车锂电池数据采集、数据通信、均衡管理和自动保护等功能。结合电池实时电压和电流,采用BP神经网络对电池荷电状态(SOC)及健康状态(SOH)进行准确估算,为电动汽车运行提供了监控措施和安全保障。     

基于BP-EKF算法的电动汽车电池管理系统SOC精准估计

以数字信号处理器DSP(TMS320LF2407)为主控芯片,完成了电动汽车电池管理系统平台的搭建。电池荷电状态(SOC)的精准估计是电动汽车电池管理系统的核心任务之一,本文为提高SOC估计的准确性,提出了基于BP神经网络法与拓展卡尔曼滤波(EKF)法相结合的一种新算法(BP-EKF)。在对磷酸铁锂电池进行试验分析之后,运用Matlab的人工神经网络工具箱建立BP神经网络,并利用试验得到的数据对所建立的BP神经网络进行训练,从而利用训练好的BP神经网络优化补偿拓展卡尔曼滤波算法的估计结果。经过仿真实验验证两种算法的准确性,结果表明,与单纯的EKF滤波法相比,基于BP-EKF算法的SOC估计值的准确性有了显著的提高,且具备很好的适用性。     

电动汽车锂离子电池SOC检测技术的研究

安全、高效的电池是电动汽车的动力源。锂离子电池的荷电状态(SOC)是电动汽车能量管理的重要依据,对电动汽车的安全运行有着直接的影响。以磷酸铁锂电池为研究对象,充分考虑电池温度、充放电次数、电池老化等因素的影响,利用BP神经网络构建出锂离子电池SOC预测模型,并经仿真证明了这种方法的精确度和可靠性。     

基于PSO-ELM的储能锂电池荷电状态估算

对锂离子电池荷电状态(SOC)进行准确估算是保证电池管理系统安全稳定运行的关键。常用的安时积分法存在累积误差,卡尔曼滤波算法需要建立精确的电池模型,神经网络法不依赖具体的锂电池模型,能够反映锂电池的非线性关系,因而受到广泛关注,然而传统神经网络估算SOC训练时间长、精度低。针对以往电池SOC估算精度低等问题,文中提出粒子群(PSO)优化极限学习机(ELM)神经网络的方法。以电池电压、电流和温度作为PSO-ELM模型的输入向量,以SOC作为输出向量。将实验获得的数据导入模型进行训练和测试,采用PSO对ELM随机给定的输入权值和隐含层阈值进行寻优。仿真结果表明,与BP神经网络的预测结果相比,文中估算SOC的方法具有更高的精度。     

基于生命周期评价的不同电源对环境影响的比较

用生命周期评价方法对工业固体废弃物焚烧发电、生物质气化发电、风力发电、天然气燃气蒸汽联合循环发电等几种电源型式对环境的影响,进行了编目分析,计算了其污染物排放量,并且都与燃煤发电进行了比较。     

电动汽车用电机技术研究

当今世界节能和环保备受关注,使得电动汽车技术正在加速发展。电机技术是发展电动汽车的关键技术之一。该文对电动汽车用的感应电动机、永磁同步电动机和开关磁阻电动机技术和发展水平进行了分析研究。     

基于MEMS技术的汽车传感器研究进展

随着汽车传感器的迅速发展和对MEMS(微机电系统)技术研究的深入,基于MEMS技术的汽车传感器具有广阔的应用前景。本文就MEMS汽车传感器的研究应用现状、MEMS汽车传感器的分类、制作加工技术和工艺等进行了简述,并详细介绍了几种典型的MEMS汽车传感器,最后对MEMS汽车传感器今后的发展进行了探讨。     

基于微位移的超分辨重建技术研究

CCD图像传感器广泛用于图像采集,受其内部结构和外部条件的影响,采集到的图像质量不能满足人们的需求,通过硬件改进提高图像质量面临经济与技术两方面的难题。为此本文利用多幅微位移图像间的冗余信息重建出高分辨率图像,既低成本又易实现。针对CCD与目标物间有相对微位移来获取序列低分辨率图像的情况,采用一种解线性方程组的方法对采集到的4幅微位移图像进行重建,并对这种算法进行优化。实验结果图可清晰地看到重建图像可分辨更多线对,高频信息量增加,算法具有较好的效果。     

基于DSP控制的并联型功率因数校正技术研究

传统的并联型有源滤波器(APF)需要检测负载电流,同时计算出其中的谐波及无功分量.该算法较复杂,计算延时大,易导致控制的实时性变差.采用直接电流控制的并联型功率因数校正(PFC),则不需要复杂的算法,它保留了传统APF双环控制的优点上,同时使控制变得简单.此处在分析并联型PFC原理的基础上,进行了仿真,基于DSP控制,...     

基于CORBA实现OPC技术探索

OPC (过程控制中的对象链接与嵌入技术)是工业控制和生产自动化领域中硬件和软件之间的接口标准,近年来在电力系统广泛应用。它是一种基于DCOM(分布式组件对象模型)的技术。由于DCOM的平台相关性,不利于OPC技术的进一步应用。而代表分布对象技术主流的CORBA(通用对象请求代理体系结构)技术具有跨平台、语言无关等突出优点,本文尝试采用CORBA技术实现OPC技术。探讨了基于CORBA实现OPC技术的解决方案,通过具体的实现过程展示了方案的可行性,并通过测试用例和应用实例验证了方案的实用性和有效性。基于CORBA实现OPC技术,将大大提高OPC技术跨平台、跨语言应用的能力,使其成为一种更广泛适用的标准。     

基于串口通信的DSP在线烧写技术研究

为了解决DSP嵌入式系统某些特殊应用场合升级不方便、维护困难的问题,提出了一种基于串口通信向片内Flash在线烧写程序的方法.描述了该在线烧写方法的基本思想和实现步骤,并结合工程实际需要,优化了接收升级指令的时机,并在片内Flash设置应用程序备份区,进一步提高了烧写的可靠性和安全性,增强了系统的容错性和自愈恢复能力.实验结果表明,该方法有效可行,方便可靠,相比于传统基于JTAG烧写,可摆脱仿真器进行程序升级,提高了嵌入式系统的可维护性.     

一种基于DSP新型三相逆变器谐振电路的控制方法

阐述了一种新型基于DSP三相DC-AC逆变器零电压开关(ZVS)拓扑电路的工作原理,并就其控制方法中的问题及其对ZVS电路的影响作出了详细分析,同时给出了相应的实验结果。     

绝缘栅双极晶体管模块过电应力的研究

通过频率试验和阻断电压试验,研究了过电应力对ＩＧＢＴ模块的影响;利用扫描电镜（ＳＥＭ）和液液晶（ＬＣ）技术,对失效模块的失效机理进行了分析;报道了试验结果及失效分析结果。     

AGV视觉导航研究

针对AGV视觉导航系统中的两个关键问题：路径识别和路径跟踪,本文采用全局视觉导航方式,自行设计了以同心圆为车身标志,通过图像处理系统建立了虚拟坐标系。对采集到的图像进行中值滤波、Sobel边缘检测、聚类算法、连通区域标记等图像处理方法提取图像中的路径及AGV车身标志位置信息,再利用Hough变换得到路径跟踪所需要的导航参数。通过仿真实验表明,该方法能够准确可靠地实现路径识别和AGV定位。