基于径向基函数神经网络的电动汽车动力电池SOC模型米林.pdf

25 10 第 卷 第 期 ( ) 2011 10 重庆理工大学学报 自然科学 年 月 Vol． 25 No． 10 Journal of Chongqing University of Technology (Natural Science) Oct． 2011  基于径向基函数神经网络的电动汽车 动力电池SOC 模型 ， ， ， 米 林 赵孟娜 秦甲磊 吴 旋 ( ， 400054) 重庆理工大学重庆汽车学院 重庆 : ， 摘 要 通过对电池容量估计问题的研究 分析了径向基函数神经网络方法和电动汽车动 力电池SOC 。 SOC 估计的原理 介绍了将径向基函数神经网络方法运用于电动汽车动力电池 估 ， 。 : SOC 计的模型 对实验结果进行了分析和总结 实验结果表明 电池 估计模型可以通过蓄电池 、 ， 的工作电压 工作电流和表面温度参数来估计蓄电池的荷电状态实时值 采用径向基函数神经 网络方法可以大大提高SOC 值的精度。 : ; ; ;SOC 关 键 词 径向基函数 神经网络 电池 中图分类号:TM 910 文献标识码:A 文章编号:1674 － 8425 (20 11)10 － 000 1 － 05 Model in State of Charge for of Electric Vehicle Power Battery Based on Radial Basis Function Neural Network MI Lin ，ZHAO Meng-na ，QIN Jia-lei ，WU Xuan (Chongqing Institute of Automobile ，Chongqing University of Technology ，Chongqing 400054 ，China) Abstract :Combining with the estimation of the batteries ’capacity ，this paper analyzed the method of radial basis function neural network and the principle of estimating the state of charge (SOC)of elec- tric vehicles power batteries． In this work we estimated the state of charge (SOC)of electric vehicles power batteries by using radial basis function neural net