【摘 要】
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为了提高混合动力汽车（HEV）电池荷电状态（SOC）的估计精度,提出了一种基于先进小波神经网络的HEV动力电池SOC估计算法.首先,建立了基于先进小波神经网络的电池SOC估计模型.然后,通
【机 构】
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河南科技大学电子信息工程学院,山东大学控制科学与工程学院
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China （No.60904023）
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为了提高混合动力汽车（HEV）电池荷电状态（SOC）的估计精度,提出了一种基于先进小波神经网络的HEV动力电池SOC估计算法.首先,建立了基于先进小波神经网络的电池SOC估计模型.然后,通过数学推导证明了先进小波神经网络的收敛性.最后,利用大量HEV动力电池在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练.仿真结果表明,所提出的估计算法与传统SOC估计算法相比,提高了电池SOC的估计精度,有效地将估计误差从±8%减小到±1.5%.
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