文献类型：期刊文章

作　　者：吴海东[1] 任晓明[1] 那伟[2] 黄超[1]

机构地区：[1]上海电机学院电气学院,上海201306 [2]上海航天电源技术有限责任公司,上海201615

出　　处：《电池》

基　　金：上海市自然科学基金(12ZR1411700);上海市教委优青项目(ZZSDJ12003);上海电机学院研究生创新项目(A1-0225-15-005-04)

年　　份：2016

卷　　号：46

期　　号：1

起止页码：16-19

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD_E2015_2016、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：采用BP神经网络对库仑效率进行训练并预测,将预测得到的库仑效率代入改进安时(AH)算法,再基于Moto Hawk进行设计,应用于地铁应急牵引电池组管理系统。以952国产A车为试验对象,结合实际运行情况对荷电状态(SOC)进行估算和分析。试验结果表明,所采用的方法比传统AH法估算精度误差提高4.9%。

关 键 词：荷电状态(SOC)  电池组管理系统  改进安时(AH)算法  BP神经网络

分 类 号：TM912]