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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

782   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-18 22:45:38
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。
声明：
“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” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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