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基于AdaBoost-CBP神經網絡的電動汽車鋰離子電池健康狀態估算方法

917   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-18 22:45:38
本發明提出了一種基于AdaBoost?CBP神經網絡的電動汽車鋰離子電池健康狀態估算方法。由于放電電壓、放電電流、循環充放電次數在電池使用過程中變化趨勢明顯，本發明采用這三種參數作為SOH估算的輸入數據，并將電池容量作為輸出參數。由于電池數據存在噪音并呈現非線性變化特性，采用擴展卡爾曼濾波算法進行去噪。針對BP神經網絡易陷入局部最優的問題，采用分數微積分理論對其梯度下降法進行優化。最后，將分數階BP神經網絡作為弱學習器，利用AdaBoost算法的自適應加強性能增強學習器的擬合能力，并將每輪弱學習器進行集成得到強學習器，以提高學習器的多樣性，實現各學習器在不同工況數據下性能的優勢互補，有效提高估算精度。
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