基于径向基神经网络退役锂电池分选研究

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随着电动汽车关键零部件锂电池的寿命逐步到期,对退役锂电池梯次利用的研究愈发重要,其中对退役锂电池的分选技术是该领域的一大难点。传统的分选方法需要对单个电池进行逐个测试从而完成分选,但此方法不适于大批量电池快速分选。为了提高对退役动力电池的分选速度,文中采用了均衡-充电分选法。该方法对待分选的电池进行并联均衡,待电压一致后进行串联恒流充电;然后根据老化程度不同电池具有不同电压曲线的特点,结合径向基神经网络的非线性函数逼近能力;通过模型训练,实现电池容量估计,从而完成电池分选。仿真验证显示新方法容量误差不超过
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