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一种估计混合动力用Ni-MH电池单体SOC的方法
  • ISSN号:1000-582X
  • 期刊名称:重庆大学学报
  • 时间:2011.5.5
  • 页码:19-25
  • 分类:U482.3[交通运输工程—载运工具运用工程;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆400044
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51075411);重庆市重大科技专项(CSTC2008AA6025)
  • 相关项目:ISG速度多段耦合混合动力传动系统物理仿真及综合换挡控制策略研究
中文摘要:

搭建了混合动力汽车动力电池的性能实验平台,针对车辆实际行驶工况,在不同环境温度下对动力电池进行了相关充放电实验。利用实验系统采集到的动力电池电压与电流,采用自校正模糊神经网络控制算法时常温25°C下的动力电池荷电状态(tate of Charge,S()C)进行计算,并与Arbin动力电池测试设备计算出的动力电池荷电状态进行了比较。理论分析和实验结果表明,采用自校正模糊神经网络控制算法计算出的电池S()C满足混合动力汽车电池SOC所需的精度要求。

英文摘要:

A performance test bench for power batteries in hybrid electric vehicles is built. According to vehicles' real driving condition, the correlative charge and discharge experiments of power batteries are carried out in different environmental temperatures. A new algorithm about self correction fuzzy neural network control is used to calculate the state of charge(SOC)of power batteries at 25 °C, and the result is compared with that of Arbin test instrumentation. Theoretical analysis and experimental results suggest that the accuracy of SOC calculated by the algorithm of correction fuzzy neural network control under variable rate discharge for power batteries meets the requirements.

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期刊信息
  • 《重庆大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:重庆大学
  • 主编:王时龙
  • 地址:重庆市沙坪坝正街174号
  • 邮编:400044
  • 邮箱:cdxhz@equ.edu.cn
  • 电话:023-65102302
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-582X
  • 国内统一刊号:ISSN:50-1044/N
  • 邮发代号:78-16
  • 获奖情况:
  • 中国高校精品科技期刊,重庆市一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:26478