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基于扩展卡尔曼滤波和遗传BP神经网络组合的电池充电状态评估系统及评估方法

基本信息

申请号 CN201910465298.6 申请日 -
公开（公告）号 CN110175672A 公开（公告）日 2019-08-27
申请公布号 CN110175672A 申请公布日 2019-08-27
分类号 G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12;H03H17/02;G01R31/367;G01R31/387;G01R31/388 分类 计算；推算；计数;
发明人 刘贵生;李稚松;李殿赟 申请（专利权）人 北斗航天信息网络技术有限公司
代理机构 北京力量专利代理事务所（特殊普通合伙） 代理人 北斗航天信息网络技术有限公司
地址 100070 北京市丰台区南四环西路168号三区6号楼2层06室
法律状态 -

摘要

摘要 本发明涉及一种基于扩展卡尔曼滤波和遗传BP神经网络组合的电池充电状态评估方法及评估系统，该方法包括：历史时刻电池电流、历史时刻电池电压、历史时刻电池温度、历史时刻前一时刻电池荷电状态以及历史时刻电池电压差作为BP神经网络的输入量，历史时刻电池荷电状态作为BP神经网络的输出量；通过遗传算法训练BP神经网络的初始权值和阈值，建立电池充电状态评估模型；实时采集的输入量输入电池充电状态评估模型，获取当前时刻电池荷电状态。本发明通过遗传算法优化传统BP神经网络，提高SOC的估算精度，同时遗传BP神经网络与扩展卡尔曼滤波组合减小电池滞后和测量噪声带来的估算误差，进一步提高SOC的估算精度。