混合动力汽车蓄电池剩余容量预测研究

【摘要】：面临能源和环境的压力,电动车以节能、环保无污染而受到各国重视。电动车的竞争实质是动力电池的竞争,如何经济、快速地确定蓄电池性能成为研究的热点问题之一。蓄电池的性能归根结底体现在剩余容量预测问题上,文中通过对蓄电池的工作原理以及影响剩余容量因素的深入研究,建立了SOC的补偿模糊神经网络数学模型。采用Matlab神经网络工具箱,实现对数学模型的仿真。并且比较分析了几种可行的方法,结果证明本论文所提出的方法能够更有效的预测混合动力汽车蓄电池剩余容量,为物理化学电源的性能评估提供了一种新的方法。 【关键词】：铅酸蓄电池 混合动力汽车 剩余容量 神经网络
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TM912
【目录】：

• 第一章 绪论7-13
• 1.1 电动车发展简介7-11
• 1.1.1 发展电动车的必要性7-8
• 1.1.2 现状及国内外发展趋势8-11
• 1.2 课题的背景、意义及研究内容11-13
• 1.2.1 课题的背景及意义11-12
• 1.2.2 课题研究的内容12-13
• 第二章 铅酸蓄电池剩余容量预测概念及方法13-29
• 2.1 铅酸电池的基本工作原理13-14
• 2.1.1 成流反应13-14
• 2.1.2 反应历程14
• 2.2 铅酸蓄电池的基本电特性14-21
• 2.2.1 蓄电池的电动势和开路电压14-17
• 2.2.2 工作电压17-19
• 2.2.3 蓄电池的容量19-20
• 2.2.4 蓄电池内阻20
• 2.2.5 蓄电池的使用期限20-21
• 2.3 影响充电状态和剩余容量的因素21-23
• 2.3.1 铅酸蓄电池充电状态和剩余容量的概念21-22
• 2.3.2 影响剩余容量的因素22-23
• 2.4 剩余容量估计的方法研究23-29
• 2.4.1 剩余容量估计的意义和难点23-24
• 2.4.2 常用的方法介绍24-27
• 2.4.3 本课题所采用的方法介绍27-29
• 第三章 神经网络与模糊逻辑辨识方法29-41
• 3.1 非线性系统的神经网络辨识29-36
• 3.1.1 神经网络理论的相关知识29-33
• 3.1.2 基于神经网络的系统辨识33-34
• 3.1.3 用神经网络辨识方法预测混合动力汽车蓄电池剩余容量34-36
• 3.2 非线性系统的模糊逻辑辨识36-41
• 3.2.1 模糊逻辑理论的相关知识36-37
• 3.2.2 模糊系统辨识37-38
• 3.2.3 用模糊逻辑辨识技术预测蓄电池剩余电量38-41
• 第四章 蓄电池剩余容量的模糊神经网络辨识41-71
• 4.1 模糊神经网络41-46
• 4.1.1 模糊神经网络概述41
• 4.1.2 模糊神经元41-42
• 4.1.3 两种典型的模糊神经网络42-44
• 4.1.4 模糊神经网络的学习算法44-46
• 4.2 新型模糊神经网络辨识算法46-52
• 4.2.1 补偿运算的实质46-48
• 4.2.2 补偿模糊神经网络的结构48-49
• 4.2.3 补偿模糊推理49-50
• 4.2.4 补偿模糊神经网络的学习算法50-52
• 4.2.5 网络训练流程图52
• 4.3 辨识算法的优化52-59
• 4.3.1 训练数据的预处理54
• 4.3.2 利用竞争学习对输入空间自适应聚类54-55
• 4.3.3 复杂过程中模糊建模的参数确定55-59
• 4.4 仿真研究及结论59-67
• 4.4.1 测试电路的结构59-60
• 4.4.2 具体计算方法60-67
• 4.4.3 仿真结论67
• 4.5 算法的比较与定性分析67-71
• 4.5.1 模糊逻辑技术、神经网络技术和模糊神经网络技术比较67-68
• 4.5.2 BP 网络和补偿模糊神经网络的结果比较68-71
• 第五章 全文总结及展望71-74
• 5.1 全文总结71-72
• 5.2 存在的问题和工作展望72-74
• 参考文献74-80
• 摘要80-82
• ABSTRACT82-85
• 致谢85-86
• 攻读硕士期间发表的论文86

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