【摘 要】
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针对BP神经网络算法对电动汽车电池荷电状态(state of charge,SOC)估算的缺陷,提出一种基于萤火虫(fireflyalgorithm,FA)神经网络的SOC估算方法。以磷酸铁锂电池为测试对象,
【机 构】
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湖北文理学院纯电动汽车动力系统设计与测试湖北省重点实验室,湖北文理学院汽车与交通工程学院
【基金项目】
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湖北省技术创新专项重大项目(2017AAA133);“机电汽车”湖北省优势特色学科群开放基金(XKQ2019010、XKQ2019020);中央引导地方科技发展财政专项(鄂财政2017[80]号文)
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针对BP神经网络算法对电动汽车电池荷电状态(state of charge,SOC)估算的缺陷,提出一种基于萤火虫(fireflyalgorithm,FA)神经网络的SOC估算方法。以磷酸铁锂电池为测试对象,在ARBIN公司生产的EVTS电动车动力电池测试系统装置上进行测试,收集锂电池的各项性能参数。采用端电压和放电电流作为输入参数,SOC作为输出参数,建立FA-BP神经网络模型,用于估算锂离子电池充放电过程中的任一状态下的SOC。仿真实验结果表明,与现有的BP神经网络估算方法相比,基于FA-BP神经网络
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