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准抗毁化电源蓄电池SOC预测的GA-BP网络方法
引用本文:王亚军,王旭东,周永勤,颜颐欣. 准抗毁化电源蓄电池SOC预测的GA-BP网络方法[J]. 电机与控制学报, 2010, 14(6)
作者姓名:王亚军  王旭东  周永勤  颜颐欣
作者单位:哈尔滨理工大学,电工电子教学与实训中心,黑龙江,哈尔滨,150080;哈尔滨理工大学,汽车电子工程中心,黑龙江,哈尔滨,150080;哈尔滨理工大学,测控技术与通信工程学院,黑龙江,哈尔滨,150080
基金项目:黑龙江省教育厅重大项目 
摘    要:针对蓄电池荷电状态的预测问题,从蓄电池荷电状态与其可直接测量的外特性参数之间不确定的非线性关系出发,依据BP网络映射功能使其可以以任意精确度逼近非线性函数、遗传算法的良好全局搜索寻找最优能力使其解决BP网络盲目选择初始权值、阈值的问题,并利用数值最优化LM算法训练BP网络使其解决BP网络收敛速度慢和容易陷入局部最小值的问题,提出了一种蓄电池荷电状态预测的遗传算法和BP网络相结合方法.设计了准抗毁化电源蓄电池荷电状态的BP网络和GA-BP网络预测模型.仿真结果表明,预测模型经过训练后,可以通过蓄电池的实时外特性参数预测蓄电池的实时荷电状态;GA-BP网络的收敛速度和预测精确度均优于BP网络.验证了GA-BP网络预测方法的有效性.

关 键 词:蓄电池  荷电状态预测  BP网络  遗传算法

GA-BP network based battery SOC prediction for quasi anti-damage power supply
WANG Ya-jun,WANG Xu-dong,ZHOU Yong-qin,YAN Yi-xin. GA-BP network based battery SOC prediction for quasi anti-damage power supply[J]. Electric Machines and Control, 2010, 14(6)
Authors:WANG Ya-jun  WANG Xu-dong  ZHOU Yong-qin  YAN Yi-xin
Affiliation:WANG Ya-jun1,WANG Xu-dong2,ZHOU Yong-qin2,YAN Yi-xin3(1.Electrical , Electronic Teaching & Training Center,Harbin University of Science , Technology,Harbin 150080,China,2.Automotive Electronics Research & Design Center,3.School of Measure-control Technology , Communication,China)
Abstract:In order to predict the State of Charge(SOC) of the battery,considering the uncertain non-lin-ear relationship between the SOC of the battery and external characteristic parameters measured directly,according to the nonlinear mapping ability of Back Propagation(BP) network for approximating nonlinear function in an arbitrary accuracy and the global searching optimum of Genetic Algorithm(GA) for solving the problem of blind selecting initial and threshold value,utilizing Levenberg-Marquardt(LM) algorithm for...
Keywords:battery  state of charge prediction  error back proragation neural network  genetic algorithm  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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