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基于ARM的电瓶车蓄电池在线检测系统的设计 认领
1
作者 左现刚 张志霞 刘艳昌 《河南科技学院学报:自然科学版》 2020年第4期71-78,共8页
提出了一种针对电瓶车蓄电池的在线检测系统,实现了对电池组中电量最高的单体电池充放电电流进行均衡的可控可调.详细分析了控制检测系统的原理,利用SOC的均衡算法校正霍尔传感器的精度.设计了电池组的在线性能检测装置硬件实现方案,并... 提出了一种针对电瓶车蓄电池的在线检测系统,实现了对电池组中电量最高的单体电池充放电电流进行均衡的可控可调.详细分析了控制检测系统的原理,利用SOC的均衡算法校正霍尔传感器的精度.设计了电池组的在线性能检测装置硬件实现方案,并带有GMS无线数据传输模块,实时将电池信息上传.实验证明,该系统对延长蓄电池组的使用寿命、降低电池的使用成本效果良好,具有较好的实用和推广价值. 展开更多
关键词 剩余电量 主动均衡 蓄电池监测 一致性 SOH 充电工艺
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基于卷积自编码神经网络的锂离子电池健康状况评估方法研究 认领
2
作者 侯瑞磊 范秋华 《计算机测量与控制》 2020年第8期265-269,275,共6页
目前锂离子电池已被广泛用作能量存储系统,在手机、电动汽车和飞机中均有广泛的应用;然而锂离子电池在使用过程中存在一定的危险性,若不能及时对电池健康状态评估(SOH)发现危险将会导致十分严重的后果;因此,研究了一种基于卷积神经网络... 目前锂离子电池已被广泛用作能量存储系统,在手机、电动汽车和飞机中均有广泛的应用;然而锂离子电池在使用过程中存在一定的危险性,若不能及时对电池健康状态评估(SOH)发现危险将会导致十分严重的后果;因此,研究了一种基于卷积神经网络的锂离子电池健康状况评估方法,该方法通过使用卷积自编码神经网络对电池状态数据进行特征提取,有效提升了评估的准确率,并且神经网络能够在使用过程中不断进行学习,具有较高的灵活性,最后通过使用NASA公开的锂电池数据集测试,评估准确率达到93.6%,相比传统方法有较大提升。 展开更多
关键词 锂电池 SOH 卷积 自编码 Softmax
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改进PSO-RBF算法的锂电池额定容量实时估计 认领
3
作者 陈德海 马原 潘韦驰 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第3期45-50,共6页
针对在实际工况下对锂离子电池额定容量进行估计时,数学建模困难、内部参数测量复杂、模型自适应性差等问题,提出一种对粒子群聚类算法的参数组合进行优选并结合优选结果对径向基函数(RBF)神经网络进行改进的方法,以实现对锂电池额定容... 针对在实际工况下对锂离子电池额定容量进行估计时,数学建模困难、内部参数测量复杂、模型自适应性差等问题,提出一种对粒子群聚类算法的参数组合进行优选并结合优选结果对径向基函数(RBF)神经网络进行改进的方法,以实现对锂电池额定容量的实时估计。将电池额定容量的影响因素划分为内部退化因素和特性影响因素,通过分析电池内部退化规律的相关性,进行剩余寿命预测;结合电池健康状态影响因素(温度、充放电倍率),进行动态额定容量标定。实验结果表明,改进的RBF算法预测结果平均误差约为2.1%。 展开更多
关键词 PSO-RBF 电池容量 SOH RUL
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现行蓄电池健康状态的问题及智能蓄电池的应用 认领
4
作者 张永明 程鹏 +2 位作者 陈炯 冯耀宇 张宇 《物理通报》 2020年第9期104-106,111,共4页
对现有的蓄电池健康状态分析与评估技术现状从物理角度与应用效果进行了调研与整理分析,认为现有的蓄电池监测产品在对蓄电池的监测关键参数缺乏有效的管理.通过对造成蓄电池失效的各类物理参数原因逐个分析,总结认为蓄电池评估最关键... 对现有的蓄电池健康状态分析与评估技术现状从物理角度与应用效果进行了调研与整理分析,认为现有的蓄电池监测产品在对蓄电池的监测关键参数缺乏有效的管理.通过对造成蓄电池失效的各类物理参数原因逐个分析,总结认为蓄电池评估最关键的参数在于蓄电池内阻的高精度、低影响度测量,分析适用于应用的内阻测量技术,同时提出智能蓄电池在结构上对内阻监测精度有着非常大的优势,展开基于智能蓄电池的电池健康度评估研究,结果表明智能蓄电池内阻测量精度很高,内阻参数与蓄电池健康评估具有较强的相关性,适于展开大范围应用. 展开更多
关键词 智能蓄电池的物理模型 SOH 蓄电池内阻测量 蓄电池在线监测
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新型BMS、SOH、SOC电池容量计算系统 认领
5
作者 艾贻霞 陈振卓 韩昱 《价值工程》 2020年第26期194-195,共2页
电池容量SOH和运行效率决定了车辆的行驶里程,电池的剩余容量SOC决定了车辆还能行驶的距离,电池的质量决定了电池的使用时间。使用时不过充、不过放,电池的使用时间便可大大延长。由于电池的虚电效应和电压/容量关系是非线性的,用电压... 电池容量SOH和运行效率决定了车辆的行驶里程,电池的剩余容量SOC决定了车辆还能行驶的距离,电池的质量决定了电池的使用时间。使用时不过充、不过放,电池的使用时间便可大大延长。由于电池的虚电效应和电压/容量关系是非线性的,用电压作为容量指示非常不准确,无法达到正确显示剩余电量SOC的目的,尤其不能正确估算出电池当前最大容量SOH。新型SOH、SOC电池容量估算系统能提供智能、准确、稳定的电池状态数据。 展开更多
关键词 电池容量 BMS SOH SOC
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超级电容高效充电算法研究 认领
6
作者 高金辉 耿梦影 《电源技术》 CAS 北大核心 2020年第4期595-597,635共4页
随着超级电容器的广泛应用,对其充电控制方法的研究日益深入,取得了较多的研究成果,但是高效充电控制方法仍受到多方面的制约。通过理论推导得出超级电容器充电过程中的充入能量效率最大化的条件,提出了一种健康状态(state of health,S... 随着超级电容器的广泛应用,对其充电控制方法的研究日益深入,取得了较多的研究成果,但是高效充电控制方法仍受到多方面的制约。通过理论推导得出超级电容器充电过程中的充入能量效率最大化的条件,提出了一种健康状态(state of health,SOH)计算方法,对超级电容器的电容和平衡电阻进行实时计算。在此基础上,提出了一种适用于超级电容器的高效充电算法,以最大限度地提高超级电容器在充电过程中的充入能量效率,并通过仿真对比证明了高效充电算法的有效性。 展开更多
关键词 超级电容器 最小二乘 充入能量效率 高效充电 SOH
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基于电池健康度的微电网群梯次利用储能系统容量配置方法 认领
7
作者 颜宁 李相俊 +2 位作者 张博 马少华 王海鑫 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1630-1638,共9页
对新能源汽车退役的动力电池进行梯次利用,可有效地提高储能电池的运行周期。根据退役后动力电池健康状态(state of health,SOH)的差异性,提出一种基于电池健康度的微电网群梯次利用储能系统容量配置方法。首先,考虑充放电深度对储能电... 对新能源汽车退役的动力电池进行梯次利用,可有效地提高储能电池的运行周期。根据退役后动力电池健康状态(state of health,SOH)的差异性,提出一种基于电池健康度的微电网群梯次利用储能系统容量配置方法。首先,考虑充放电深度对储能电池寿命的影响,提出基于荷电状态(state of charge,SOC)的储能电池有效容量估算方法,为储能电池梯次利用相关研究提供理论依据。其次,为有效延长储能系统运行寿命,根据电池SOH设置储能系统的动态安全裕度,提高储能系统配置及调控的准确性。最后,根据梯次利用储能系统设定好的动态安全裕度,综合考虑微电网群的供需平衡、联络线损耗、储能的运行寿命及成本等,合理地制定系统选址定容方案。仿真结果表明广泛的动力电池梯次利用有效地降低了投资成本,通过SOH监测设定调控动态安全裕度,降低微电网群储能配置成本,延长了蓄电池使用寿命。 展开更多
关键词 微网群 储能 健康度 动态安全裕值 容量配置
基于SA-BP神经网络算法的电池SOH预测 认领 被引量:1
8
作者 徐元中 曹翰林 吴铁洲 《电源技术》 CAS 北大核心 2020年第3期341-345,共5页
针对传统BP神经网络在线估算锂离子电池健康状态(state of health,SOH)容易使权值陷入局部最优解,导致SOH预测不精确。结合模拟退火(simulate anneal,SA)算法能有效收敛于全局最优的特点,提出一种基于SA算法优化BP神经网络的锂离子电池... 针对传统BP神经网络在线估算锂离子电池健康状态(state of health,SOH)容易使权值陷入局部最优解,导致SOH预测不精确。结合模拟退火(simulate anneal,SA)算法能有效收敛于全局最优的特点,提出一种基于SA算法优化BP神经网络的锂离子电池SOH在线预测方法。以锂离子电池为研究对象,分析了微分电压、欧姆内阻、循环次数与电池SOH的关系,并以此作为电池的健康状态因子(health indicator,HI)输入至BP神经网络。利用SA算法优化BP神经网络的权值,使预测模型得到最优解。实验结果表明:利用优化算法对电池SOH进行预测,其最大误差仅为1.98%,平均误差为1.09%。相较于传统BP神经网络,优化算法预测最大误差降低了5.62%,平均误差降低2.33%。从而验证了基于SA算法优化BP神经网络能够获取全局最优值并提高电池SOH估算精度是有效的。 展开更多
关键词 BP神经网络 模拟退火算法 健康状态 锂离子电池
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基于SREKF的锂电池健康状态估计 认领
9
作者 张凤珠 张志禹 马文涛 《电源技术》 CAS 北大核心 2020年第5期740-743,共4页
健康状态(state of health,SOH)估计在电池管理系统中起着非常关键的作用。为了进一步提高锂电池SOH估计精度,提出基于平方根扩展卡尔曼滤波算法(square root extended Kalman filter,SREKF)的锂电池SOH估计方法。通过建立二阶RC等效电... 健康状态(state of health,SOH)估计在电池管理系统中起着非常关键的作用。为了进一步提高锂电池SOH估计精度,提出基于平方根扩展卡尔曼滤波算法(square root extended Kalman filter,SREKF)的锂电池SOH估计方法。通过建立二阶RC等效电路模型(equivalent circuit model,ECM),将表示SOH的欧姆电阻(R0)塑造为状态向量,利用锂电池欧姆内阻与SOH之间的内在关系,可得到锂电池的SOH。通过SREKF实时估计电池的内阻,该方法能保证状态协方差矩阵的对称性和非负性。在恒流工况与混合动力脉冲特性(HPPC)工况的验证结果表明,与EKF算法相比,SREKF算法能够更准确、更可靠地估计欧姆内阻,为电池SOH估计提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 健康状态 锂电池 等效电路模型 平方根扩展卡尔曼滤波 欧姆内阻
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基于互信息选择特征向量的锂离池SOH估计 认领
10
作者 孙豪豪 潘庭龙 吴定会 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第4期700-707,共8页
针对锂电池样本呈现出的数据量少、非线性特征,提出了一种基于互信息选择支持向量机回归(SVR)模型的输入特征向量来估计SOH的方法。考虑到影响支持向量机计算结果的因素包含输入样本的代表性和模型参数设置的好坏,在输入样本的选择上使... 针对锂电池样本呈现出的数据量少、非线性特征,提出了一种基于互信息选择支持向量机回归(SVR)模型的输入特征向量来估计SOH的方法。考虑到影响支持向量机计算结果的因素包含输入样本的代表性和模型参数设置的好坏,在输入样本的选择上使用了互信息的方法,最终选择了恒流恒压充电过程中的电压均值和最高最低温差作为输入特征向量;选择网格搜索算法优化模型参数。实验结果表明,基于互信息选择SVR输入特征向量的锂离池SOH估计结果与基于B P神经网络模型的估计结果相比,所提方法获得了较高的SOH估计精度和泛化能力。 展开更多
关键词 锂电池 SVR 互信息 恒流恒压充电 电压均值 最高最低温差 SOH
大容量蓄电池SOH及SOC检测系统的研究与设计 认领 被引量:2
11
作者 郑贵林 陶志浩 《武汉大学学报:工学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期83-88,共6页
为实现蓄电池健康状态(SOH)及容量状态(SOC)的准确在线估算,以"精确检测蓄电池内阻+同步检测蓄电池的端电压"为基础,提出了一种蓄电池SOH及SOC估算的新方法.基于该方法设计了一种大容量蓄电池SOH及SOC智能检测系统,辅以专门... 为实现蓄电池健康状态(SOH)及容量状态(SOC)的准确在线估算,以"精确检测蓄电池内阻+同步检测蓄电池的端电压"为基础,提出了一种蓄电池SOH及SOC估算的新方法.基于该方法设计了一种大容量蓄电池SOH及SOC智能检测系统,辅以专门设计的自校准功能使之实现SOH和SOC的准确检测.实验结果表明,该系统能够快速、准确地估算蓄电池的SOH和SOC,估算精度分别可达96.3%和91.9%,具有检测过程快、结构简单、便于携带、成本低廉等优点,是一种非常有效的蓄电池状态监测、质量检验和寿命预估手段,对蓄电池的管理和维护具有重要的指导作用. 展开更多
关键词 蓄电池 内阻检测 SOH SOC 自校准
基于云模型与组合赋权的转辙机SOH评估模型 认领
12
作者 张娟娟 黄斌 蒋敏建 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期2100-2106,共7页
当前铁路信号设备智能运维正在起步阶段,针对转辙机机械故障率高且存在模糊性与随机性的特点,建立一种结合云模型与主、客观组合赋权相融合的设备健康状态(SOH,state of health)评估模型。首先,从“设备-环境-人员-管理”4个方面建立影... 当前铁路信号设备智能运维正在起步阶段,针对转辙机机械故障率高且存在模糊性与随机性的特点,建立一种结合云模型与主、客观组合赋权相融合的设备健康状态(SOH,state of health)评估模型。首先,从“设备-环境-人员-管理”4个方面建立影响转辙机SOH的综合指标体系;其次,选择改进AHP法(主观法)与CRITIC法(客观法)理论求取对应20组指标层的权重;再分别采用2种组合赋权法(乘法集成法、动态赋权法)对比求取对应7组部件层的组合权重。然后,通过云模型理论与组合赋权相交,结合云相似度计算设备当前SOH等级。最后,通过一个实例分析验证了该方法的可行性与有效性,为铁路信号设备智能运维提供借鉴。 展开更多
关键词 转辙机 模糊性 随机性 云模型 SOH AHP法 CRITIC法
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基于模糊逻辑的多特征参量综合锂电池SOH评估 认领
13
作者 黄炜昭 徐曙 +2 位作者 陈荔 刘玉 胡蓉 《南方能源建设》 2019年第3期98-104,共7页
[目的]针对锂离子电池SOH(State of Health)评估易受电池特性不一致影响,从而产生评估结果分散并最终导致难以满足电动汽车服役环境需求的问题。[方法]分析了典型储能元件NCM电池在寿命循环测试过程中的开路电压曲线、脉冲电压响应和增... [目的]针对锂离子电池SOH(State of Health)评估易受电池特性不一致影响,从而产生评估结果分散并最终导致难以满足电动汽车服役环境需求的问题。[方法]分析了典型储能元件NCM电池在寿命循环测试过程中的开路电压曲线、脉冲电压响应和增量容量曲线的相应变化。选取与电池容量衰减密切相关的6种特征参量,提出一种基于模糊逻辑的隶属函数,建立SOH评价集关联特征参量,并采用以相关系数为标度的层次分析法确定参量指标对评估结果影响权值的SOH综合评估方法,最后以完成寿命循环测试的4只NCM-21700电池对所提出方法的有效性进行了验证。[结果]结果表明:该方法能有效消减SOH评估结果的分散,评估平均误差不超过3%,最大误差不超过5%。[结论]所提SOH综合评估方法是正确并有效的,可为实际应用提供指导。 展开更多
关键词 锂离子电池 SOH 模糊逻辑 特征参量 容量衰减
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一种锂电池SOH在线监测器设计 认领
14
作者 张秋艳 《榆林学院学报》 2019年第6期37-39,62共4页
锂离子电池具有比能量大、循环寿命长、工作温度范围宽、污染低等优点逐渐成为新能源汽车发展的动力源,而锂电池SOH是评价电池品质的重要因数之一。该文采用MSP430G2553控制器对锂电池SOH状态进行实时监测,采用ACS712电流传感器、DS18B2... 锂离子电池具有比能量大、循环寿命长、工作温度范围宽、污染低等优点逐渐成为新能源汽车发展的动力源,而锂电池SOH是评价电池品质的重要因数之一。该文采用MSP430G2553控制器对锂电池SOH状态进行实时监测,采用ACS712电流传感器、DS18B20温度传感器及分压法实现锂电池电流、温度与电压信号的采集,结合软件程序的分析与处理,将电压、电流及SOH估算值进行在线显示,从而实现锂电池SOH的在线监测功能。 展开更多
关键词 MSP430G2553 锂电池 SOH ACS712
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基于电池状态的车载铅酸电池输出在线控制方法 认领
15
作者 王跃飞 舒成才 +1 位作者 刘白隽 孙召辉 《农业装备与车辆工程》 2019年第4期8-11,共4页
针对车载铅酸电池长时间以较大电流放电导致蓄电池实际容量快速下降,造成寿命短的问题,提出了一种基于电池状态的车载铅酸电池输出在线控制方法。首先通过实验建立放电过程蓄电池当量电阻和SOC(State of charge,荷电状态)之间的关系,进... 针对车载铅酸电池长时间以较大电流放电导致蓄电池实际容量快速下降,造成寿命短的问题,提出了一种基于电池状态的车载铅酸电池输出在线控制方法。首先通过实验建立放电过程蓄电池当量电阻和SOC(State of charge,荷电状态)之间的关系,进而得到蓄电池放电电流和输出功率之间的关系;接着通过实验建立蓄电池SOH(State of health,健康状态)、放电电流以及充放电循环次数之间的关系,进而得到每个阶段考虑寿命的最大放电电流计算方法;最后通过仿真实验验证,该控制方法能延长车载铅酸电池寿命。 展开更多
关键词 在线控制 SOC SOH 循环次数 蓄电池寿命
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电池管理系统在微电网的应用 认领
16
作者 凌春香 《装备制造技术》 2019年第5期166-169,共4页
微电网含分布式电源,运行方式较为复杂多变,通常配备电池管理系统来实现储能电池的监控,保证微电网高效可靠运行。本文介绍微电网电池管理系统的电池充放电监视控制、状态估计、电池均衡和安全保护等功能,并评述了各类SOC和SOH估计算法... 微电网含分布式电源,运行方式较为复杂多变,通常配备电池管理系统来实现储能电池的监控,保证微电网高效可靠运行。本文介绍微电网电池管理系统的电池充放电监视控制、状态估计、电池均衡和安全保护等功能,并评述了各类SOC和SOH估计算法、电池建模方法、电池均衡等关键技术在电池管理系统应用的现状与挑战。 展开更多
关键词 微电网 电池管理系统 SOC SOH 电池均衡
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基于粒子滤波算法的车载储能元件SOH预测方法研究 认领
17
作者 戴银娟 郭佑民 +1 位作者 高锋阳 付石磊 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期2572-2577,共6页
储能元件作为无接触网供电城市轨道交通车辆的重要组成元件,其健康状态(SOH)直接决定着列车是否能够安全可靠的运行。将由大量数据拟合得到的双指数经验退化模型和适用于解决非线性复杂系统的粒子滤波算法相结合,对车载储能元件蓄电池SO... 储能元件作为无接触网供电城市轨道交通车辆的重要组成元件,其健康状态(SOH)直接决定着列车是否能够安全可靠的运行。将由大量数据拟合得到的双指数经验退化模型和适用于解决非线性复杂系统的粒子滤波算法相结合,对车载储能元件蓄电池SOH预测。结果表明,该算法虽能较好地跟踪蓄电池的容量退化过程,但其精度有待提高,因此,引入遗传算法,利用遗传算法产生新粒子的优势提高预测结果的精度,根据实验结果,遗传粒子滤波算法能更精确地预测出电池健康状态。 展开更多
关键词 储能元件 SOH 粒子滤波 遗传算法
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基于二分法查找-伪循环次数法的动力电池健康状态实时预测 认领 被引量:2
18
作者 陈德海 华铭 +1 位作者 徐王娟 任永昌 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2019年第4期29-33,共5页
针对纯电动汽车动力电池健康状态(SOH)预测过程中算法复杂、编程繁琐、单片机C程序开发困难的问题,以单片机作为主芯片,以电池充放电循环次数为SOH衡量基准指标,提出SOH预测算法:利用累计充电计量算法计算循环次数,将对电池SOH的影响转... 针对纯电动汽车动力电池健康状态(SOH)预测过程中算法复杂、编程繁琐、单片机C程序开发困难的问题,以单片机作为主芯片,以电池充放电循环次数为SOH衡量基准指标,提出SOH预测算法:利用累计充电计量算法计算循环次数,将对电池SOH的影响转化为循环次数并将主要影响因素与SOH的非线性关系制成二维数组表,通过二分法查找得到影响程度系数,记录特性因素值及持续时间,获得伪循环次数,进而得到SOH。在国家标准试验条件下验证了该预测方法的有效性、精确性和稳定性。 展开更多
关键词 动力电池 累计充电计量算法 SOH 二分法 单片机
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优化分级T-S模糊控制动态估计纯电动汽车电池健康状态 认领 被引量:2
19
作者 陈德海 华铭 +1 位作者 邹争明 任永昌 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期609-614,共6页
针对纯电动汽车动力电池健康状态(state of health,SOH)预测中非线性影响因素多、算法繁杂、难以在单片机开发平台中实现等难点,首先利用累计充电循环次数计量法得到使用循环次数,将SOH与使用循环次数、内阻变化量、电压降值的相关非线... 针对纯电动汽车动力电池健康状态(state of health,SOH)预测中非线性影响因素多、算法繁杂、难以在单片机开发平台中实现等难点,首先利用累计充电循环次数计量法得到使用循环次数,将SOH与使用循环次数、内阻变化量、电压降值的相关非线性关系转换成离散的二维数据表,依据使用条件,采用二分查表法获得不同估计方法下SOH值;再将使用循环次数、电压降值和内阻变化量作为输入量,以相应SOH的权重作为输出,利用T-S模糊控制建立SOH动态预测模型,根据权重和边界条件计算得到SOH.仿真结果表明,所提方法最大预测误差4.3%,响应时间55ms内,预测效果比现有方法显著提高. 展开更多
关键词 SOH 累计充电循环次数计量法 二分查表法 T-S模糊控制 动态模型
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基于VPSO-SVM的磷酸铁锂电池寿命预测 认领
20
作者 王宁 刘忆恩 +1 位作者 江柯成 陈泽华 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第11期173-177,230共6页
随着锂离子电池在日常生活中的广泛应用,其寿命问题日益突出,并且在电池的循环过程中,影响其性能的因素很多,包括内部材料的损失以及外部环境的变化等,它们都会对电池的健康状态(state of health,SOH)产生影响,严重时可能会对人的生命... 随着锂离子电池在日常生活中的广泛应用,其寿命问题日益突出,并且在电池的循环过程中,影响其性能的因素很多,包括内部材料的损失以及外部环境的变化等,它们都会对电池的健康状态(state of health,SOH)产生影响,严重时可能会对人的生命财产造成损失,对其商业化的应用造成阻碍。因此,时刻掌握电池的SOH很有必要。针对SVM模型参数优化等问题,提出一种结合SVM和变异粒子群优化算法(variance particle swarm optimization,VPSO)的算法,将SVM参数作为VPSO的优化目标。实验表明:VPSO-SVM模型的预测准确性较高。 展开更多
关键词 锂离子电池 寿命预测 健康状态 变异粒子群优化算法
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