基于神经网络的镍氢电池容量预测及智能充电

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1、接要摘要当前，随着环保朔能源阎题褥髓突出，电渤汽车戬其零摊放、低噪帮等挽点掰备受关注，徽界各冒都掇电动汽车作为汽车工业的发展方向，黼镶蕙蓍亳浊戮其魄黪爨离、镶癸寿禽长、逡台大电浚蔽懿、嚣污絷等蕊毋综合健熊，成为愈动汽车恩蓄电漶鹩曹选。与镰氢电漶穗关酌电池管联系统近年嫩～直是磺熨的热点闯题，电池的剩余容量硬测和察糯快速无损究逛是其中嚣个重要鲍魂容，零文农现有文献的熬础土，弓{入横糕技本及神经网络方法瓣镶氢毫漶管理系统中瓣这嚣个潞舔滋嚣了深入磷究。首搬，研究了MH．Ni誉电、尴鲍剩余容量预测闻题。考虑到BP神经网络收敛遥度慢，存在腿部极小点等闲题，本论文聚用RBF辛申经网络的方法薅镰

2、氢壤邀饕亳蔽态滋行了颈嵇。豺辩RBF隐含层节熹数黧穗寝貔数攥中心难以确定的设计难点，提出了动态最近邻雾法，经过仿真验证，该方法是有效的，预估结暴满足了工业精度要求。其次，礤究了M薹l攒i誓电漶魏究瞧将往。铡撬RBF搴枣缀燃络可以以镁意精度遥遥任惫函数静优点，论文建立了臻氢嚣电池豹充电过程透儆模鍪，阎样针对硒F隐含朦节点数和相碰的数据中滩阻确定的设计雉点，疆出了一种有效龄神经黯络优铯算法：蓠先利渭动态最近邻聚类掌习算法来谪节稳禽屡节杰筑数蘑菸镪定中心；然惹采溪霞繇方法进嚣鼗器串心、赣密掇徨和阚能的优化。经实验仿粪验诞，表唠该方法能产生精确的预测效果。最爝，将神经网络与模糊控制榴结合

3、，设计出了模糊神缀网络控制器，臻于露潮凑i警毫浚进抒智懿兖惫。髓囊结暴褒鹱该方法缝短了臻氢蓄魄洼的充电辩阕，珂以实瑗M辩-Ni繁毫渣的智熊莰逮充窀。关疆词镰氢电漶；魄浊整理系统{剩余容量；蟆糊神经阚终；蠼避邻算法；餐簸充毫燕山大学工学硕士学位论文AbstractAtpresent，therewereincreasingconcernsaboutenvironmentalandenergyproblems，electricvehicleshavebeendevelopedforitsbenefitofzeroemissionandlOWnoise．Manycountriesmake

4、electricvehiclesasthedevelopmentdirectionofmotorindustry,andnickelmetalhydride(Mrt-Nibattery)becomesthefirstelectofthestoragebatteryinmotorindustry,becauseoftheexcellentsyntheticperformanceofMH—Nibattery,suchashi曲specificenergy,longcirclelife，adaptingtobigcurrentsdischargeandnopollution．Recen

5、tly，thebatterymanagementsystem门BMS)ofMH-Nibattery,inwhichthepredictionofMH-Nibatteryresidualcapacityandtherealizationofintelligentquickandharmlesschargearethetwoimportantcontents，isthehotspotquestion．Basedonliteratureinexistence，thispaperinducesfuzzytechnologyandneuralnetworktostudythesetwoqu

6、estions．Firstly,thequestionofpredictionofMH—Nibatteryresidualcapacityisstudied．T11ispaperadoptsRBFneuralnetworktopredictthestateofcharge(soc)ofMH-NibaRery,consideringtheslowrateofconvergenceandlocalminilTlUlnofBPneuralnetwork，thedynamicnearestneighbor-clusteringalgorithmisproposedbasedonTheRB

7、Fdesigndifficultyofappointingthenumberofthehiddenlayernodesandcenterdynamically,thestimulationresultsshowthatthismethodiseffectiveandthepredictionresultscarlmeettherequireofindustrialprecision．Secondly,thechargecharacterofNi-MHbatteryisstudie