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| 基于神经网络建模和K-均值算法的电池健康状态评估 | |
| 作者单位： | ;1.昆明理工大学交通工程学院 |
| 摘 要： | 锂离子宽的电压平台和严重的两端极化不利于SOH的估算,但电池的健康状态对电池寿命有着重要的影响。为了解决锂离子电池寿命预测困难的问题,通过对锂离子电池外特性进行的分析,在安时积分法的基础上,采用BP神经网络算法对锂离子电池进行建模,并将此模型带入K-均值算法中。系统的实现功能是对电池健康状况进行准确的评估。经过实验数据的验证,证明了这种算法的准确度,为电池管理系统稳定工作提供保证。 |
| 关 键 词： | 电动汽车 锂离子电池 健康状态 K-均值算法 |
Evaluation of the Battery Health Status Based on the Neural Network Modeling and K-Means Algorithm |
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