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文檔簡(jiǎn)介
1、鉛酸蓄電池自發(fā)明以來(lái)就得到廣泛使用,正確地使用和維護(hù)鉛酸蓄電池是延長(zhǎng)其壽命的有效手段,其中,鉛酸蓄電池的荷電狀態(tài)是實(shí)現(xiàn)這些有效手段的重要依據(jù)。本文首先研究了影響鉛酸蓄電池荷電狀態(tài)的因素,根據(jù)這些因素與荷電狀態(tài)之間的非線性關(guān)系,本文嘗試?yán)谜`差反向傳播(Back Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為鉛酸蓄電池荷電狀態(tài)的估計(jì)模型;但是考慮到在實(shí)際情況下應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)需要采集大量的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,非常耗時(shí),因此本文利用在小樣本下也具有
2、同樣優(yōu)越性能的支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)作為鉛酸蓄電池荷電狀態(tài)的估計(jì)模型,并采用粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法對(duì)其參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)操作;考慮到PSO算法中的后期收斂速度慢和容易陷入局部最小值的問(wèn)題,本文提出利用擴(kuò)展粒子群優(yōu)化(Extended Particle Swarm Optimization,EPSO)算法對(duì)基于SVM的鉛酸蓄電池荷電狀態(tài)估計(jì)算法
3、中的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)操作。最后介紹實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的搭建以及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文所提方法的可行性和優(yōu)越性。具體工作從以下幾個(gè)方面開(kāi)展。
首先,本文研究鉛酸蓄電池的工作原理,分析了鉛酸蓄電池的對(duì)外電路的輸出特性,并根據(jù)鉛酸蓄電池的荷電狀態(tài)的定義,得出鉛酸蓄電池的對(duì)外電路的輸出特性中影響荷電狀態(tài)的因素,確定估計(jì)算法的輸入變量。
然后,本文通過(guò)查閱文獻(xiàn)得知,鉛酸蓄電池的荷電狀態(tài)估計(jì)是一個(gè)典型的非線性估計(jì)問(wèn)題,因此本文嘗試?yán)迷诮鉀Q非線性問(wèn)題上
4、具有優(yōu)越性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)鉛酸蓄電池的荷電狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)。根據(jù)輸入變量以及輸出變量,本文設(shè)計(jì)了基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鉛酸蓄電池的荷電狀態(tài)估計(jì)模型,并對(duì)其進(jìn)行了仿真分析,得出其在鉛酸蓄電池的荷電狀態(tài)估計(jì)上的優(yōu)缺點(diǎn)。
其次,本文通過(guò)分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在鉛酸蓄電池的荷電狀態(tài)估計(jì)上的優(yōu)缺點(diǎn),并聯(lián)系實(shí)際情況,設(shè)計(jì)了基于SVM的鉛酸蓄電池的荷電狀態(tài)估計(jì)模型。相比起基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)模型,該模型在滿足估計(jì)精度的要求下能更好地應(yīng)用到實(shí)際情況中。
5、r> 再次,針對(duì)SVM估計(jì)模型中的參數(shù)尋優(yōu)問(wèn)題,本文提出了利用EPSO算法對(duì)其參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。對(duì)于基于SVM的鉛酸蓄電池的荷電狀態(tài)估計(jì)模型中的參數(shù)選取問(wèn)題,本文分別采用EPSO算法和PSO算法兩種算法對(duì)其參數(shù)進(jìn)行仿真尋優(yōu),對(duì)比仿真結(jié)果,驗(yàn)證了本文所提出的EPSO算法在SVM鉛酸蓄電池荷電狀態(tài)估計(jì)模型的參數(shù)尋優(yōu)過(guò)程中的優(yōu)越性。該算法比PSO算法收斂速度快,并且有效避免了PSO算法中容易陷入局部最小值問(wèn)題。
最后,本文通過(guò)搭建鉛酸
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