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电动汽车蓄电池剩余电量预测方法的研究
| 论文题名： | 电动汽车蓄电池剩余电量预测方法的研究 |
| 关键词： | 电动汽车;电量预测;人工神经网络 |
| 摘要： | 本文以铅酸电池为研究对象，从分析铅酸电池的电化学特性入手，指出了影响蓄电池剩余容量的各种因素和预测剩余容量的难点。文章介绍了国内外在蓄电池电量监测方面的研究、进展及采用的方法，分析了这些方法的优缺点。在此基础上提出了一种基于电量平衡模型的复合算法，构造了一多层LM神经网络来对蓄电池放电过程的损耗容量进行预测。在神经网络建模过程中采用了一种快速学习算法用于网络的学习过程，利用神经网络的并行计算、自学习的特性，提高预测准确性。这种方法需要对蓄电池有很多的先验知识，不需要建立复杂的数学模型。经初步试验和仿真，该方法具有较高的预测精度。 |
| 作者： | 赵剑 |
| 专业： | 控制理论与控制工程 |
| 导师： | 王孝良 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连理工大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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