镍氢电池组SOC神经网络估算策略研究

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镍氢电池组SOC神经网络估算策略研究

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镍氢电池组SOC神经网络估算策略研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-14页
· 研究背景	第8页
· 定义SOC	第8-9页
· SOC 算法综述	第9-12页
· 安时法	第9-10页
· 内阻法	第10页
· 电动势法	第10-11页
· 卡尔曼滤波法	第11-12页
· 线性模型法	第12页
· 神经网络法	第12页
· 论文结构	第12-14页
第二章神经网络建模的理论和方法	第14-22页
· 神经网络的特点	第14-15页
· BP 网络模型	第15页
· 网络结构的设计	第15-16页
· 输入层、输出层的设计	第16页
· 隐含层的设计	第16页
· 学习算法	第16-19页
· 标准BP 学习算法	第16-17页
· 附加动量法	第17-18页
· 有自适应学习速率的BP 算法	第18-19页
· 训练过程	第19-21页
· 训练样本的选取	第19页
· 样本数据的归一化	第19-20页
· 初始权值的选取	第20页
· 学习速率和动量项选取	第20-21页
· 训练次数选取	第21页
· 模型的验证	第21-22页
第三章电池测试平台	第22-28页
· 电池测试平台	第22页
· 电池测试仪	第22-23页
· 镍氢电池组	第23页
· DSPACE 硬件在环仿真系统介绍	第23-25页
· 快速控制原型	第24页
· 硬件在环仿真	第24页
· 自动代码生成	第24-25页
· DSPACE 系统板	第25-26页
· 上位机监控平台	第26-28页
第四章实验结果	第28-38页
· 脉冲实验法	第28-29页
· E-SOC 曲线测绘	第29-30页
· 恒流实验结果	第30-31页
· 脉冲实验结果	第31-38页
· 静置段E 的获取	第32-33页
· 补充实验	第33-35页
· 充放电系数η的获取	第35-36页
· η-i , SOC 点空间	第36-38页
第五章 SOC估算的神经网络模型和算法验证	第38-48页
· 输入输出变量的选取	第38-40页
· 训练过程	第40-44页
· 预处理	第40-41页
· 隐含层节点数和作用函数的确定	第41-43页
· 训练次数的选取	第43-44页
· 学习速率和动量项的选取	第44页
· 算法离线评估	第44-48页
结束语	第48-49页
参考文献	第49-52页
发表论文和科研情况说明	第52-53页
致谢	第53 页

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