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摘 要:本发明提出了一种基于AdaBoost-CBP神经网络的电动汽车锂离子电池健康状态估算方法。由于放电电压、放电电流、循环充放电次数在电池使用过程中变化趋势明显,本发明采用这三种参数作为SOH估算的输入数据,并将电池容量作为输出参数。由于电池数据存在噪音并呈现非线性变化特性,采用扩展卡尔曼滤波算法进行去噪。针对BP神经网络易陷入局部最优的问题,采用分数微积分理论对其梯度下降法进行优化。最后,将分数阶BP神经网络作为弱学习器,利用AdaBoost算法的自适应加强性能增强学习器的拟合能力,并将每轮弱学习器进行集成得到强学习器,以提高学习器的多样性,实现各学习器在不同工况数据下性能的优势互补,有效提高估算精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910814961.9 | 专利名称: | 基于AdaBoost-CBP神经网络的电动汽车锂离子电池健康状态估算方法 |
申请日: | 2019-08-30 | 申请/专利权人 | 江苏大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省镇江市京口区学府路301号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06N3/04搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2020-01-07 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110659722A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |