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基于PID-BPNN的矿用铅酸蓄电池SOC在线估计
被引量：
1
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作者
姜长泓
徐宏
《现代电子技术》
北大核心
2018年第10期113-116,共4页
针对矿山避难硐室安全供电系统中铅酸蓄电池内化成过程中检测是否已经达到满电荷量,且在组装铅酸蓄电池时需要考虑电池均衡问题都需要进行准确估算SOC的问题,提出基于BP神经网络的PID控制通过修正反馈误差来实现铅酸蓄电池SOC在线估计...
针对矿山避难硐室安全供电系统中铅酸蓄电池内化成过程中检测是否已经达到满电荷量,且在组装铅酸蓄电池时需要考虑电池均衡问题都需要进行准确估算SOC的问题,提出基于BP神经网络的PID控制通过修正反馈误差来实现铅酸蓄电池SOC在线估计。采用实验的方法获取数据,选取与电池SOC相关的因子作为BP神经网络的输入参数,最终准确在线预测蓄电池SOC值。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制的铅酸蓄电池SOC估计的精度大大提高,同时为电池管理系统提供一个新的估计方法。
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关键词
安全供电系统
铅酸蓄电池
矿用
内化成
PID-BP神经网络
SOC在线估计
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职称材料
题名
基于PID-BPNN的矿用铅酸蓄电池SOC在线估计
被引量：
1
1
作者
姜长泓
徐宏
机构
长春工业大学电气与电子工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2018年第10期113-116,共4页
基金
吉林省科学技术厅计划项目(20140204029SF)~~
文摘
针对矿山避难硐室安全供电系统中铅酸蓄电池内化成过程中检测是否已经达到满电荷量,且在组装铅酸蓄电池时需要考虑电池均衡问题都需要进行准确估算SOC的问题,提出基于BP神经网络的PID控制通过修正反馈误差来实现铅酸蓄电池SOC在线估计。采用实验的方法获取数据,选取与电池SOC相关的因子作为BP神经网络的输入参数,最终准确在线预测蓄电池SOC值。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制的铅酸蓄电池SOC估计的精度大大提高,同时为电池管理系统提供一个新的估计方法。
关键词
安全供电系统
铅酸蓄电池
矿用
内化成
PID-BP神经网络
SOC在线估计
Keywords
safe power supply system
lead-acid battery
mine
internal formation
PID-BPNN
SOC online estimation
分类号
TN863.4 [电子电信—信息与通信工程]
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PID-BPNN的矿用铅酸蓄电池SOC在线估计
姜长泓
徐宏
《现代电子技术》
北大核心
2018
1
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