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Elman网络模型参考自适应控制在镍氢电池智能充电中的应用 被引量:1

The application of Elman network model reference adaptive control in intelligent charge of MH-Ni battery
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摘要 镍氢电池内部的电化学反应是一个对环境敏感的、复杂的非线性过程,对于这一过程有效的数学模型非常复杂。在现有充电技术条件下,这一因素严重影响了镍氢电池的充电质量。针对这一问题,提出了神经网络模型参考自适应控制策略,对镍氢电池进行智能充电。仿真结果表明,该系统缩短了充电时间,提高了充电效率,实现了镍氢电池的智能快速充电。 The inner electrochemistrial reaction of MH - Ni battery is a complex nonlinear process, whose mathematic mode is very complex. On the condition of existing charge technology, it affects gravely charging quality of MH - Ni battery. Considering this problem, neural network model reference adaptive control is introduced to charge the MH - Ni battery intelligently. The simulation results show that the charge time is shorten, charge efficiency is improved, realizing intelligently and rapidly charge of MH - Ni battery.
出处 《工业仪表与自动化装置》 2013年第4期56-58,共3页 Industrial Instrumentation & Automation
关键词 镍氢电池 模型参考自适应控制 智能充电 MH-Ni battery model reference adaptive control intelligent charge
作者简介 朱春颖(1982-),女,硕士,研究方向为神经网络优化设计和镍氢电池智能控制的研究。
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