鋰電池阻抗模型參數(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、針對目前鋰電池的檢測技術與分類方法相對落后，從而直接影響電池的使用壽命和可靠性能，提出利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測電池阻抗模型參數(shù)的方法，目的是為電池的一致性研究提供理論依據(jù)和方法。電池阻抗模型包含了大量能夠表現(xiàn)電池性能的信息，因此電池阻抗模型參數(shù)在電池一致性的研究中具有十分重要的意義。本研究將基于電子運動理論的電極等效電路應用于初始阻抗模型的建立過程中，通過參考的等效元件的阻抗譜特征，并結(jié)合測量的電池阻抗譜曲線特征對等效電路進行修正，最終得出

2、一個既符合電池內(nèi)部結(jié)構和工作原理，又符合測量結(jié)果的電池阻抗模型。
　　 在分析了電池電壓響應采樣值與電池阻抗模型參數(shù)相關性的基礎上，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法，利用實驗中獲取的樣本數(shù)據(jù)建立了電池阻抗模型參數(shù)的預測模型。在此模型的構建過程中對比了trainlm、trainrp、trainscg、trainbfs和traingdx五種MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱提供的快速學習方法，選取了訓練效果最優(yōu)的trainlm算法對網(wǎng)絡進行訓練。通過檢

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