[發(fā)明專利]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰動力電池的安全度估算方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010857315.3 | 申請日： | 2020-08-24 |
| 公開（公告）號： | CN111983468B | 公開（公告）日： | 2022-11-18 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 周永勤;黃建鑫;李然;朱博 | 申請（專利權(quán)）人： | 哈爾濱理工大學(xué) |
| 主分類號： | G01R31/367 | 分類號： | G01R31/367;G01R31/392 |
| 代理公司： | 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429 | 代理人： | 楊紅娟 |
| 地址： | 150080 黑龍*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 動力電池 安全 估算 方法 | ||
1.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰動力電池的安全度估算方法，其特征在于，包括如下步驟：
樣本獲取，所述樣本包括電池參數(shù)和電池安全度S的數(shù)值，所述電池安全度S根據(jù)下式獲取：式中，Xi代表第i個電池參數(shù)的安全系數(shù)，ωi代表第i個電池參數(shù)的權(quán)重系數(shù)，所述樣本劃分成訓(xùn)練集和測試集；
將所述電池的參數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入，電池安全度S的數(shù)值為輸出，建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池安全度測量模型，利用訓(xùn)練集進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，訓(xùn)練完成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過測試集進行測試；
將電池的實時參數(shù)輸入訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到當(dāng)前電池參數(shù)情況下的電池安全度S的數(shù)值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰動力電池的安全度估算方法，其特征在于，所述電池參數(shù)為電壓、電流、溫度、內(nèi)阻、容量、電池SOH、電池SOC中的一種或多種組合。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰動力電池的安全度估算方法，其特征在于，所述權(quán)重系數(shù)的獲取方法包括：
所述電池安全系數(shù)的安全系數(shù)Xi為：
其中，XS為電池參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)工作值，Xm為電池參數(shù)的閾值，Xj為第j時刻得到的電池參數(shù)采集值；
獲取所述電池參數(shù)對應(yīng)的安全系數(shù)的特征值Fi和對應(yīng)變量總方差D(i)；
通過得到電池參數(shù)方差的貢獻率σi；
將電池參數(shù)方差的貢獻率σi歸一化后得到所述電池參數(shù)的權(quán)重系數(shù)ωi。
4.基于ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰動力電池的安全度估算方法，其特征在于，包括如下步驟：
樣本獲取，所述樣本包括電池參數(shù)和電池安全度S的數(shù)值，所述電池安全度S根據(jù)下式獲取：式中，Xi代表第i個電池參數(shù)的安全系數(shù)，ωi代表第i個電池參數(shù)的權(quán)重系數(shù)，所述樣本劃分成訓(xùn)練集和測試集；
將所述電池的參數(shù)作為ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入，電池安全度S的數(shù)值為輸出，建立基于ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池安全度測量模型，利用訓(xùn)練集進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，訓(xùn)練完成的ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過測試集進行測試；
將電池的實時參數(shù)輸入訓(xùn)練好的ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到當(dāng)前電池參數(shù)情況下的電池安全度S的數(shù)值。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述基于ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰動力電池的安全度估算方法，其特征在于，所述電池參數(shù)為電壓、電流、溫度、內(nèi)阻、容量、電池SOH、電池SOC中的一種或多種組合；
所述權(quán)重系數(shù)的獲取方法包括：
所述電池安全系數(shù)的安全系數(shù)Xi為：
其中，XS為電池參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)工作值，Xm為電池參數(shù)的閾值，Xj為第j時刻得到的電池參數(shù)采集值；
獲取所述電池參數(shù)對應(yīng)的安全系數(shù)的特征值Fi和對應(yīng)變量總方差D(i)；
通過得到電池參數(shù)方差的貢獻率σi；
將電池參數(shù)方差的貢獻率σi歸一化后得到所述電池參數(shù)的權(quán)重系數(shù)ωi。
6.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰動力電池的安全度估算方法，其特征在于，包括如下步驟：
樣本獲取，所述樣本包括電池參數(shù)和電池安全度S的數(shù)值，所述電池安全度S根據(jù)下式獲取：式中，Xi代表第i個電池參數(shù)的安全系數(shù)，ωi代表第i個電池參數(shù)的權(quán)重系數(shù)，所述樣本劃分成訓(xùn)練集和測試集；
將所述電池的參數(shù)作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入，電池安全度S的數(shù)值為輸出，建立基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池安全度測量模型，利用訓(xùn)練集進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，訓(xùn)練完成的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過測試集進行測試；
將電池的實時參數(shù)輸入訓(xùn)練好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到當(dāng)前電池參數(shù)情況下的電池安全度S的數(shù)值。
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