[发明专利]基于扩展卡尔曼滤波和遗传BP神经网络组合的电池充电状态评估系统及评估方法在审
| 申请号： | 201910465298.6 | 申请日： | 2019-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN110175672A | 公开（公告）日： | 2019-08-27 |
| 发明（设计）人： | 刘贵生;李稚松;李殿赟 | 申请（专利权）人： | 北斗航天信息网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12;H03H17/02;G01R31/367;G01R31/387;G01R31/388 |
| 代理公司： | 北京力量专利代理事务所(特殊普通合伙) 11504 | 代理人： | 王鸿远 |
| 地址： | 100070 北京市丰台区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于扩展卡尔曼滤波和遗传BP神经网络组合的电池充电状态评估方法及评估系统，该方法包括：历史时刻电池电流、历史时刻电池电压、历史时刻电池温度、历史时刻前一时刻电池荷电状态以及历史时刻电池电压差作为BP神经网络的输入量，历史时刻电池荷电状态作为BP神经网络的输出量；通过遗传算法训练BP神经网络的初始权值和阈值，建立电池充电状态评估模型；实时采集的输入量输入电池充电状态评估模型，获取当前时刻电池荷电状态。本发明通过遗传算法优化传统BP神经网络，提高SOC的估算精度，同时遗传BP神经网络与扩展卡尔曼滤波组合减小电池滞后和测量噪声带来的估算误差，进一步提高SOC的估算精度。 | ||
| 搜索关键词： | 历史时刻 电池充电状态 扩展卡尔曼滤波 电池荷电状态 估算 电池电压 评估模型 评估系统 输入量 遗传 电池 遗传算法优化 电池电流 前一时刻 实时采集 遗传算法 权值和 输出量 减小 评估 噪声 测量 滞后 | ||
【主权项】：
1.一种基于扩展卡尔曼滤波和遗传BP神经网络组合的电池充电状态评估方法，其特征在于，包括：采集历史时刻电池电流、历史时刻电池电压、历史时刻电池温度以及历史时刻前一时刻电池电压，根据历史时刻电池电压和历史时刻前一时刻电池电压获取历史时刻电池电压差，并基于扩展卡尔曼滤波器获取历史时刻前一时刻电池荷电状态，其中，历史时刻电池电流、历史时刻电池电压、历史时刻电池温度、历史时刻前一时刻电池荷电状态以及历史时刻电池电压差作为BP神经网络的输入量，历史时刻电池荷电状态作为BP神经网络的输出量；通过遗传算法训练BP神经网络的初始权值和阈值，根据BP神经网络的输入量、输出量、初始权值和阈值建立基于遗传算法与BP神经网络的电池充电状态评估模型；实时采集当前时刻电池电流、当前时刻电池电压、当前时刻电池温度以及上一时刻电池电压，根据当前时刻电池电压和上一时刻电池电压获取当前时刻电池电压差，并基于扩展卡尔曼滤波器获取上一时刻电池荷电状态；当前时刻电池电流、当前时刻电池电压、当前时刻电池温度、上一时刻电池荷电状态以及当前时刻电池电压差输入基于遗传算法与BP神经网络的电池充电状态评估模型，获取当前时刻电池荷电状态，以对电池充电状态进行评估。
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