【摘 要】
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为保持装甲车辆的机动安全和运行可靠,提高其铅酸蓄电池健康状态的预测能力至关重要;将遗传算法与自适应模糊神经系统相结合,提出了一种基于GA-ANFIS的装甲车辆蓄电池SOH预测
【机 构】
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陆军装甲兵学院,中国人民解放军68207部队,陆军特种作战学院
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为保持装甲车辆的机动安全和运行可靠,提高其铅酸蓄电池健康状态的预测能力至关重要;将遗传算法与自适应模糊神经系统相结合,提出了一种基于GA-ANFIS的装甲车辆蓄电池SOH预测方法,着重分析了该方法的总体流程和训练过程;着眼装甲车辆的工作环境,在放电深度和输出能量的基础上,引入海拔和温度作为模型的输入;在Matlab的实验结果表明,GA-ANFIS相比ANFIS测试数据误差减小47.6%,四输入GA-ANFIS相比两输入GA-ANFIS测试数据误差减小51.2%,验证了方法的有效性。
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