【摘 要】
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准确预测电池的容量衰退趋势对加强电池系统的管理和维护具有重要意义。本工作选择以锂离子电池为研究对象,根据NASA实验室公开的源数据集分析、预测锂离子电池的容量衰退趋
【机 构】
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长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室,长安大学汽车学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(CHD2012JC048,72105473);长安大学基础研究支持计划专向基金;汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室开放基金资助
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准确预测电池的容量衰退趋势对加强电池系统的管理和维护具有重要意义。本工作选择以锂离子电池为研究对象,根据NASA实验室公开的源数据集分析、预测锂离子电池的容量衰退趋势。在室温、恒流工况下对锂离子电池进行满充满放的循环充放电试验,得到各循环周期下电池的实际额定容量值,采用紧支集正交小波分析对获得的电池监测数据进行去噪优化处理,得到更加平稳规律的电池容量衰退过程,然后利用蚁群算法(Ant colony optimization,ACO)优化BP神经网络的初始权值和阈值,基于ACO-BP神经网络模型完成对锂离子
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