【摘 要】
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锂离子电池随着循环充放电次数的增长，其健康状态（SOH）会随之发生一定程度的衰减。针对以上问题，设计了一种基于IMOCS-BP神经网络的锂离子电池健康状态估计方法，在避免算法陷入局部最优的同时自适应改变布谷鸟搜索（CS）算法更新概率和搜索步长，解决CS算法收敛速度慢和求解精度低的问题。以改进的多目标布谷鸟搜索（IMOCS）算法和BP神经网络结合，对节点空间范围进行全局搜索，降低权值和阈值的初值对B
【基金项目】
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天津市重点研发计划资助项目（17YFZCNC00230）； 天津市应用基础与前沿技术研究计划（自然科学基金）重点资助项目（13JCZDJC29100）；
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锂离子电池随着循环充放电次数的增长，其健康状态（SOH）会随之发生一定程度的衰减。针对以上问题，设计了一种基于IMOCS-BP神经网络的锂离子电池健康状态估计方法，在避免算法陷入局部最优的同时自适应改变布谷鸟搜索（CS）算法更新概率和搜索步长，解决CS算法收敛速度慢和求解精度低的问题。以改进的多目标布谷鸟搜索（IMOCS）算法和BP神经网络结合，对节点空间范围进行全局搜索，降低权值和阈值的初值对BP神经网络的影响，实现参数优化。通过Matlab仿真，验证了基于IMOCS-BP神经网络的SOH估计算法误差低，性能强，实现了锂电池SOH的精准预测。
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