【摘 要】
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混合动力汽车(HEV)的电池管理系统(BMS),是其能量管理系统的重要组件,其中又以电池剩余电量(SOC)为最重要的运行参数。它是整车控制策略的主要依据。本文通过对HEV环境SOC测
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混合动力汽车(HEV)的电池管理系统(BMS),是其能量管理系统的重要组件,其中又以电池剩余电量(SOC)为最重要的运行参数。它是整车控制策略的主要依据。本文通过对HEV环境SOC测量要求的分析和现有电池管理系统SOC估算方法的研究,提出并实现了采用神经网络估算SOC的解决方案。本文设计了基于反向传播网络(BP)的电池剩余电量(SOC)测量方法,通过HEV电池组在各种充放电条件下的大量实验测量,获得了充足的样本空间,结合HEV电池管理系统SOC测量的要求和神经网络估算的特点,进一步将数据进行分类处理剔除容易引入误差的样本使网络训练更精确快速。进而对网络进行训练,并通过改进激活函数和学习规则通过大量的实验进一步完善网络的性能,最终形成了一种适用于电池在线测量电池剩余电量的神经网络模型,再将模型用程序语言描述。在此基础上设计了基于ARM的电池管理系统的嵌入式的硬件电路和软件程序。硬件电路包括电池监测采样、数据运算处理和数据通讯三大部分,其中运算处理采用ARM7嵌入式系统实现。在软件方面通过μC/OS-Ⅱ移植系统使系统实现了电池管理所需的功能。
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