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摘要:本发明公开属于电池检测技术领域,具体设计一种基于BP神经网络算法预测电池SOC的方法,以提高电池SOC的估算精度为目标,将神经网络估算电池SOC的方法加以应用具有一定的创新性。本发明实现了通过训练获得与锂电池拟合度较高的BP神经网络后,得到该网络的权值与阈值,将权值与阈值保存到上位机软件中,上位机软件获得电池管理系统上传的电压、电流、温度后可以根据该权值、阈值、激励函数计算出电池的SOC,然后将神经网络计算的电池SOC传入煤矿井下电池管理系统中,对电池SOC进行校正,获得较精确的电池SOC。
主权项:1.一种基于BP神经网络算法预测电池SOC的方法,其特征在于,包括如下步骤:S1,构建BP神经网络模型,对BP神经网络模型进行训练,保存训练好的神经网络参数;所述BP神经网络模型采用包含输入层、隐含层、输出层的神经网络,首先让输入信号正向传播,样本通过输入层进入神经网络,再经过隐含层进行计算,然后由输出层将信号输出;若输出信号与预期值相差较大,将计算两者之间误差从后向前反向传播,根据网络学习的算法,逐层修改各个神经元之间的连接权值与阈值,直至误差降低到预定范围内,结束网络训练;S2,使用训练后的BP神经网络对电池SOC进行估算。
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权利要求:
百度查询: 山东东达机电有限责任公司 一种基于BP神经网络算法预测电池SOC的方法
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