基于模糊神经网络的电池剩余电量计算模型  

The SOC Compute Model of Batteries Based on Fuzzy Neural Network

作　　者：李革臣[1] 江海[1] 王海英[1] 

机构地区：[1]哈尔滨理工大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150080

出　　处：《测试技术学报》2007年第5期405-409,共5页Journal of Test and Measurement Technology

基　　金：国家973重点基础研究计划资助项目(2002CB211803)

摘　　要：为了有效地对电池剩余容量进行预测,在分析了与电池剩余电量相关因数的基础上,提出了基于模糊神经网络的电池剩余电量预测模型,充分利用了模型可逼近任何多输入输出参数函数的性能.系统通过样本训练达到了较好的仿真结果.从现场实验的数据分析,该模型能较准确地预测电池剩余电量,为电池管理系统提供了一种新的预测方法.In order t factors influencing th neural network. The Simulated results and o predict the state of e SOC of batteries, model can approach experimental results charge （ the auth the nonproved t SOC） of batteries during discharge, by analyzing the or lin he proposed a predictive SOC model based on fuzzy ear function with many input/output parameters. advantages of the new method and the significance for battery manage system.

关 键 词：模糊神经网络 电池 SOC估计 

分 类 号：TM910.7[电气工程—电力电子与电力传动]