【摘 要】
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系统建立了基于神经网络的电池荷电状态（SoC）的预测模型，可用于对电池电量有精确预测需求的设备中。首先，基于自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）的预测模型确定了网络学习算法，采用
【机 构】
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四川电力科学研究院,电子科技大学通信与信息工程学院,电子科技大学机械电子工程学院
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系统建立了基于神经网络的电池荷电状态（SoC）的预测模型，可用于对电池电量有精确预测需求的设备中。首先，基于自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）的预测模型确定了网络学习算法，采用MATLAB仿真程序用不同方法构造初始ANFIS模型，利用实验数据对模型网络进行训练，分析ANFIS系统结构和参数的变化。其次，将模型值与实际测得的结果进行对比，对网络的各个参数进行调整后再次用仿真比对预测效果。最后，设计了嵌入式系统硬件和软件的结构，用正弦波注入法解决了电池内阻测量这一难点。
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