基于ELM–Takagi Sugeno的车载锂电池优化充电策略的研究

陈德海; 邹争明; 张峻铭; 马原

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针对目前车载锂电池充电慢、充电效率低以及对电池损害大等问题,提出一种基于ELM–Takagi Sugeno(T–S)模型的锂电池梯级式优化充电策略.首先通过极限学习机(ELM)获得锂电池的最佳充电电流与温度、内阻、极化电压等特征参数之间的数学模型,将离线训练好的参数存储在STM32处理器中,系统每采集1次数据,处理器即调用ELM程序计算当前时刻的最佳充电电流.其次利用T–S模糊模型将恒压、恒流、脉冲3种不同充电方式优化处理实现动态最优充电.仿真结果表明锂电池实际充电电流能够实时跟踪最优充电电流,其充电时间比三阶段充电模式缩短20%,充电效率比CC–CV充电模式提高约25%.

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来源
《云南大学学报：自然科学版》 |2019年第4期|724-730|共7页
作者
陈德海; 邹争明; 张峻铭; 马原;
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作者单位

江西理工大学电气工程与自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
车载锂电池; Takagi; Sugeno模型; 优化充电技术; 最佳充电电流;

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