基于神经网络的动力电池SOC估算

论文摘要

在电动汽车电池管理系统（BMS）中,实现对电池组荷电状态（SOC）的精确估计非常重要,笔者提出一种基于神经网络的电池组SOC估计方法,较为详细描述了将MATLAB神经网络函数转换成C/C++函数的全过程,并且进行了验证比对,实验结果表明基于MATLAB神经网络的动力电池Soc估计算法可成功转换成C/C++函数,并能在工程中进行应用。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 方明清

关键词: 电池管理系统,神经网络,荷电状态,函数,工程化应用

来源: 信息与电脑(理论版) 2019年09期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业,自动化技术

单位: 珠海城市职业技术学院电子信息工程学院

分类号: TP183;U469.72

页码: 31-32

总页数: 2

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标签：电池管理系统论文;  神经网络论文;  荷电状态论文;  函数论文;  工程化应用论文;