基于模糊神经网络的铅酸蓄电池剩余容量估计研究

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铅酸蓄电池制造工艺成熟,安全性高,在交通、能源、通信等领域得到广泛应用。铅酸蓄电池的剩余容量SOC(State Of Charge,荷电状态)对蓄电池安全稳定的运行有着重要的影响。对蓄电池合理使用的前提是对蓄电池SOC及时,准确的获取。如何准确有效的获得蓄电池的SOC是电池管理系统的任务之一,也是当前研究的热点。比较几种常用的蓄电池SOC测量方法在准确性,适用性等方面的优缺点,选取一种合适的估计策略。结合了神经网络与模糊推理优点的模糊神经网络可以有效提高对复杂系统的处理能力,满足本文的要求。本文选择
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