论文题名: | 机车蓄电池剩余容量在线监测技术研究 |
关键词: | 机车蓄电池;剩余容量;灰色系统;神经网络 |
摘要: | 机车蓄电池作为机车后备电源的主要形式,是机车电源系统的重要组成部分,关系到机车运行安全的重大问题。及时准确地掌握机车蓄电池的荷电状态(SOC)具有十分重要的现实意义,与蓄电池相关的电池管理系统近年来也成为国内外研究的热点。 首先,本文综述了蓄电池电量监测系统的国内外研究现状,分析了蓄电池的物理和化学特性、影响蓄电池电量实时监测的因素,研究了蓄电池电量传统预测模型及其特点。其次,引入灰色系统和神经网络的方法对蓄电池进行建模分析。在灰色预测的基础上建立起新陈代谢GM(1,1)模型,对蓄电池的内阻和剩余容量进行了在线预测;考虑到BP神经网络收敛速度慢,存在局部极小点等问题,本文采用RBF神经网络的方法对蓄电池进行建模分析。然后对这两种方法得出的结果进行横向比较,仿真结果表明采用新陈代谢GM(1,1)模型预测的精度比较高;采用RBF神经网络预测精度也能满足要求,但是需要大量数据样本,在现实条件下实现较为团难。 最后,论文提出了上述两种方法对蓄电池的剩余容量进行预测,并对最终要形成的电池管理系统进行了系统方案设计。 |
作者: | 高娜 |
专业: | 电气工程 |
导师: | 张江滨 |
授予学位: | 硕士 |
授予学位单位: | 西安理工大学 |
学位年度: | 2015 |
正文语种: | 中文 |