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电池管理系统的设计及荷电状态的估算
  • ISSN号:1002-087X
  • 期刊名称:《电源技术》
  • 时间:0
  • 分类:TM912[电气工程—电力电子与电力传动]
  • 作者机构:[1]沈阳建筑大学交通与机械工程学院,辽宁沈阳110168
  • 相关基金:国家自然科学基金(51176131);辽宁省自然科学基金(20102187);沈阳市科技计划项目(F11-264-1-01)
中文摘要:

电池管理是汽车混合动力系统的关键技术之一。对混合动力汽车电池管理系统(BMS)的硬件和程序流程进行了设计,并采用径向基函数(RBF)神经网络对电池的荷电状态(SOC)进行估算。使用RBF神经网络算法估算SOC可避免对电池内部复杂的电化学反应建模的过程,并可达到较高的精度。

英文摘要:

Battery management is one of the key technologies of electric vehicle hybrid power system. The hardware and software processes of battery management system(BMS) of hybrid electric vehicle were designed, and the state of charge(SOC) was estimated by radial basis function(RBF) neural network. The SOC estimation based on RBF neural network algorithm could avoid the modeling process of complex electrochemical reaction in battery, achieving high estimation accuracy.

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期刊信息
  • 《电源技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:中国电子科技集团公司第十八研究所
  • 主编:黄永才
  • 地址:天津市西青海泰华科七路6号
  • 邮编:300384
  • 邮箱:cjps@tips.ac.cn
  • 电话:022-23959362
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-087X
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1126/TM
  • 邮发代号:6-28
  • 获奖情况:
  • 国家期刊提名奖,国家“双效”期刊,连续四届天津市优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),日本日本科学技术振兴机构数据库,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:11796