本发明公开了一种电动汽车动力电池SOC智能化检测装置,其特征在于:所述智能化检测装置包括电池参数采集平台、电池SOC估计系统,电池参数采集平台采集汽车动力电池组电压、电流以及温度的实时参数,电池SOC估计系统通过这些采集到的参数估计电池SOC值;电池SOC是一个非线性的、延时的、多变量耦合和复杂的要求非常高实时系统,本发明有效解决了常规的检测装置难以取得电动汽车电池SOC智能化检测理想效果的问题。
1.一种电动汽车动力电池SOC智能化检测装置,其特征在于:所述智能化检测装置包括电池参数采集平台、电池SOC估计系统,电池参数采集平台采集汽车动力电池组电压、电流以及温度的实时参数,电池SOC估计系统通过这些采集到的参数估计电池SOC值;/n所述电池参数采集平台包括电流传感器、电压检测电路、电池组温度传感器、环境温度传感器、负载和测控单元,其中测控单元包括单体电池数据采集模块、 CPU处理器、触摸屏、RS232接口、CAN接口、A/D转换单元和均衡器,电池参数采集平台采集电池组电压与电流、电池温度和环境温度,并通过CAN总线接口与电动汽车控制系统进行信息交互;/n所述电池SOC估计系统包括GM(1,1)电压预测模型、GM(1,1)电流预测模型、GM(1,1)温度预测模型、SOM神经网络分类器、多个RBF模糊神经网络估计模型、GM(1,1)内阻变化预测模型、GM(1,1)环境温度变化预测模型和ANFIS补偿估计模型,利用SOM 神经网络分类器对影响电池SOC值的GM(1,1)电压预测模型输出值、GM(1,1)电流预测模型输出值、GM(1,1)温度预测模型输出值的电池预测电压、预测电流和预测温度样本参数进行分类,每类样本预测特征参数输入对应RBF模糊神经网络估计模型,RBF模糊神经网络估计模型输出、GM(1,1)环境温度变化预测模型输出和GM(1,1)电池内阻变化预测模型输出作为ANFIS补偿估计模型的输入,RBF模糊神经网络估计模型输出减去ANFIS补偿估计模型输出作为电池SOC估计值;/n所述ANFIS补偿 估计模型的输出值是根据电动汽车电池GM(1,1)环境温度变化预测模型输出值、GM(1,1)电池内阻变化预测模型输出值和RBF模糊神经网络估计模型输出值的大小对多个RBF模糊神经网络估计模型输出值进行补偿。/n
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