论文摘要
动力电池的故障症状和故障原因之间存在一定的不确定性和模糊性,设计了一种基于模糊神经网络的动力电池故障诊断系统。该系统结合了模糊逻辑和神经网络的优点,模糊逻辑能对故障症状与故障原因之间的模糊关系进行准确描述,对模糊性信息具有较强的表达能力,而神经网络则具有强大的学习和获取知识的能力,能够避免模糊逻辑依赖于模糊规则的局限性,能够对信息进行并行推理,将两者结合,可以提供一个更加精确、有效的电池故障诊断系统。为了对设计的故障诊断系统进行验证,通过MATLAB自带电池模型的参数设置进行电池故障的模拟,然后,利用设计的故障诊断系统进行仿真测试,结果表明,该系统能正确诊断出电池故障的原因并给出各种电池故障的严重程度,因此,本系统可以应用于动力电池管理系统进行电池故障的准确诊断和故障原因的分析与报警,提高动力电池使用的安全性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李晓辉,张向文,周永健,侯少阳,刘志明
关键词: 电动汽车,动力电池,模糊逻辑,神经网络,故障诊断
来源: 电源技术 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室
基金: 国家自然科学基金(51465011),广西自动检测技术与仪器重点实验室基金(YQ17110)
分类号: TM912;TP183
页码: 1391-1394
总页数: 4
文件大小: 1974K
下载量: 267
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