利用免疫进化网络的镍氢电池组荷电状态预测  

State of Charge Esti mation for Ni-MH Battery Pack Based on Immune Evolutionary Network

作　　者：程博[1] 韩琳[2] 王军平[1] 曹秉刚[1] 

机构地区：[1]西安交通大学机械工程学院,西安710049 [2]西安工程大学理学院,西安710048

出　　处：《西安交通大学学报》2007年第11期1384-1386,共3页Journal of Xi'an Jiaotong University

基　　金：陕西省重大科技专项资助项目(2006KZ02-G7);清华大学汽车安全与节能国家重点实验室开放基金资助项目(KF2007-04)

摘　　要：针对电池组建模困难的情况,利用计算智能算法训练的前馈神经网络来预测荷电状态,选择电池组放电电流、最小单体电池电压和最小电压的导数,以及电池组平均温度作为神经网络的输入,荷电状态为网络的输出.在训练网络权值时,为了克服BP算法的缺陷,采用自适应并行免疫进化策略训练网络权值,在变功率运行工况下,通过对预测的和实际的荷电状态的比较,验证了所提出的神经网络预测精度可达到5%.

关 键 词：荷电状态 免疫进化 神经网络 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]