| PHEV电池电荷状态估计设计及仿真 |
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| 引用本文： | 付主木,赵瑞.PHEV电池电荷状态估计设计及仿真[J].火力与指挥控制,2013,38(4). |
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| 作者姓名： | 付主木 赵瑞 |
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| 作者单位： | 河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳,471003 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，河南省科技攻关基金，河南省教育厅自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 电池管理系统(battery management system,BMS)是混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)能量管理系统中的核心组成部分,而其中电池电荷状态(state of charge,soc)则是PHEV控制策略中的重要参数.针对PHEV动力电池组SOC系统高度非线性和复杂性的特点,提出了一种基于改进的BP神经网络的HEV动力电池组的实时SOC估计,并对网络的收敛性进行了证明.利用大量PHEV动力电池组在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练并且进行仿真.结果表明,与传统离线SOC估计方法相比,能够有效地减小误差,提高电池SOC的精度.
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| 关 键 词： | 并联式混合动力汽车 电池电荷估计 人工神经网络 |
Design and Simulation of Battery SOC Estimation for PHEV |
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| FU Zhu-mu
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ZHAO Rui.Design and Simulation of Battery SOC Estimation for PHEV[J].Fire Control & Command Control,2013,38(4). |
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| Authors: | FU Zhu-mu ZHAO Rui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hybrid electrical vehicle(HEV) state of charge(SOC) artificial neural network(ANN) |
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