【摘 要】
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采用萤火虫算法(FA)优化BP神经网络对锂离子电池进行健康状态(SOH)估算,利用FA算法全局寻优的能力和收敛速度快的特点,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络容易陷入局
【机 构】
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湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51677058),湖北省技术创新专项重大项(2018AAA056)
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采用萤火虫算法(FA)优化BP神经网络对锂离子电池进行健康状态(SOH)估算,利用FA算法全局寻优的能力和收敛速度快的特点,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络容易陷入局部最小值和收敛速度慢的问题。对单体磷酸铁锂正极锂离子电池进行充放电实验,选用一阶RC电路模型,利用递推最小二乘法在线辨识模型参数,将电池的欧姆内阻、极化内阻和极化电容作为模型的输入参数。与BP神经网络算法相比,FA-BP神经网络优化算法估算SOH的误差波动范围减小2.50%,最大误差减少3.00%,平均误差减小1.68%,且具备
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