基于ESN的鋰電池SOC評估方法與仿真研究_杜廣波.pdf
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基于ESN的鋰電池SOC評估方法與仿真研究_杜廣波.pdf
《基于ESN的鋰電池SOC評估方法與仿真研究》講解了以新能源車載鋰電池為研究對象，建立基于回聲狀態網絡（ESN）預測鋰電池荷電狀態（SOC）評估模型的過程。文章采用交叉驗證方法優選回聲狀態網絡參數，解決了網絡模型參數選擇困難的問題。通過帶遺忘因子的遞歸最小二乘法訓練建立的回聲狀態網絡模型，實時更新輸出權值矩陣，提高了網絡的適應性和精度。模型仿真分析驗證了預測算法的可行性，并進一步對比分析了所建立的ESN預測模型與BP神經網絡算法、徑向基（RBF）網絡算法在UDDS、US06和NYCC工況條件下的鋰電池SOC評估預測效果。結果表明，回聲狀態網絡模型用于鋰電池SOC評估預測的性能和效果優于BP算法和RBF算法，具有較好的應用前景，可以為鋰電池SOC長期長效預測評估提供參考。
《基于ESN的鋰電池SOC評估方法與仿真研究》適用于新能源汽車領域的研發工程師和技術人員，尤其是那些專注于車載鋰電池管理系統的專業人士。該文檔還適合對電子技術和自動化控制領域感興趣的學者和研究人員，特別是關注于提高電池管理系統效率和準確性的團隊。此外，從事鋰電池及相關技術開發的企業和機構也可從中受益，為其產品設計和優化提供理論依據和技術支持。
