基于径向基函数网络的MH/Ni电池荷电状态预测

摘要：

电动车电池管理系统的核心任务是对电池荷电状态(SOC)进行预测.在分析了MH/Ni电池充放电反应机理的基础上,应用径向基函数(RBF)神经网络建立了预测MH/Ni电池荷电状态的模型,并且应用该模型对电池放电过程中某一状态下的荷电状态进行预测.该模型预测速度快,并且预测值与试验值吻合.人工神经网络建模技术简单直观,是预测MH/Ni电池SOC有力工具.

关键词：荷电状态、径向基函数、神经网络、MH/Ni电池

所属期刊栏目：57

分类号：TM91

在线出版日期：2006-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2162-2166