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一种动静结合的自学习神经网络锂离子电池监控系统
| 题名： | 一种动静结合的自学习神经网络锂离子电池监控系统 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 徐永 雷治国 |
| 作者单位： | 福建农林大学机电工程学院,福建福州350002 |
| 关键词： | 人工神经网络 电动汽车 锂电池 荷电状态 电池管理 |
| 摘要： | 锂离子动力电池已成为电动车辆最具潜力的储能装置之一，由于动力电池组是由多个电池单体通过串并联方式组成，因此，电池管理系统成为确保动力电池组安全、高效工作的保障。论文介绍了电池管理系统的发展现状和人工神经网络在电池管理系统中应用现状，并提出动静相结合的自学习神经网络锂离子电池监控系统，该方法能够有效解决目前人工神经网络在动力电池管理系统中的瓶颈。 |
| 会议日期： | 201312 |
| 会议举办地点： | 福州 |
| 会议名称： | 福建省汽车工程学会2013年学术年会 |
| 出版日期： | 2013-11-30 |
| 母体文献： | 福建省汽车工程学会2013年学术年会论文集 |
| 分类号： | TM912 |
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