文档名：抗传感器噪声的锂离子电池SOC估计方法
摘要：在车载锂电池荷电状态估计的实际应用中,传感器噪声带来的影响是无法忽略的,为了更好地了解并减小传感器噪声的影响,首先使用无噪声的数据训练反向传播(backpropagation,BP)神经网络,再使用注入了不同噪声的4种测试集进行了验证,此后将电压、电流噪声进行组合并分别注入训练集,得到规模是原数据集9倍的拓展训练集对同一神经网络进行训练与测试验证.结果显示,传感器噪声会显著影响BP神经网络的估计效果,对训练集进行拓展后,4种测试工况下BP神经网络的平均绝对误差与均方根误差均有所下降.其中在高斯噪声工况下的平均绝对误差下降了0.2035%,精度提高了34.6%,且相比拓展卡尔曼滤波算法具有更好的估计效果.
作者：孔令昊 杜常清 任重Author：KONGLinghao DUChangqing RENZhong
作者单位：武汉理工大学汽车工程学院,湖北武汉430070
刊名：电源技术 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofPowerSources
年，卷(期)：2023, 47(11)
分类号：TM912
关键词：锂离子电池 传感器噪声 荷电状态 BP神经网络
Keywords：lithium-ionbattery sensornoise stateofcharge backpropagationneuralnetwork
机标分类号：TM92TN957.51TP391.41
在线出版日期：2023年12月5日
基金项目：抗传感器噪声的锂离子电池SOC估计方法[
期刊论文] 电源技术--2023, 47(11)孔令昊 杜常清 任重在车载锂电池荷电状态估计的实际应用中,传感器噪声带来的影响是无法忽略的,为了更好地了解并减小传感器噪声的影响,首先使用无噪声的数据训练反向传播(backpropagation,BP)神经网络,再使用注入了不同噪声的4种测试集进...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
抗传感器噪声的锂离子电池SOC估计方法 Robust SOC estimation method of lithium-ion battery with sensor noise resistance
抗传感器噪声的锂离子电池SOC估计方法.pdf
- 文件大小:
- 2.85 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
