恭喜寶星智能科技(上海)有限公司蔡明揚(yáng)獲國(guó)家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)恭喜寶星智能科技(上海)有限公司申請(qǐng)的專利一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池SOC預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN114594380B 。
龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202210201570.1,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G01R31/367;該發(fā)明授權(quán)一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池SOC預(yù)測(cè)方法是由蔡明揚(yáng);趙春萌;李強(qiáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-03-03向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。
本一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池SOC預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明適用于電池測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明提供了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池SOC預(yù)測(cè)方法,其用于鉛酸蓄電池的電荷狀態(tài)的快速預(yù)測(cè)。所述預(yù)測(cè)方法采用的是常規(guī)的單隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;實(shí)驗(yàn)對(duì)象是同種類同型號(hào)不同新舊程度的鉛酸蓄電池,使用電池測(cè)試系統(tǒng)對(duì)這些電池采用復(fù)合周期脈沖進(jìn)行循環(huán)放電直至截止電壓,得到這些電池的放電電壓變化數(shù)據(jù)和放電電量變化數(shù)據(jù),然后對(duì)電池的電壓放電數(shù)據(jù)繪制成曲線劃分為若干個(gè)周期,對(duì)每個(gè)周期的曲線用數(shù)學(xué)插值函數(shù)進(jìn)行擬合,擬合的函數(shù)的參數(shù)即為模型特征。本發(fā)明提供的預(yù)測(cè)方法相比于電池標(biāo)準(zhǔn)核容方法,擁有簡(jiǎn)便、快速的優(yōu)點(diǎn),并且考慮了電池的老化情況,具有更好的適用性。
本發(fā)明授權(quán)一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池SOC預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池SOC預(yù)測(cè)方法,其特征在于,所述的預(yù)測(cè)方法包括以下步驟:步驟S101:將測(cè)試電池靜置一小時(shí),然后使用復(fù)合脈沖放電方法對(duì)測(cè)試電池進(jìn)行數(shù)個(gè)周期的放電,采用電池測(cè)試儀獲取測(cè)試電池放電過(guò)程的放電電壓數(shù)據(jù),并對(duì)放電電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行處理;步驟S102:采用數(shù)學(xué)插值函數(shù)擬合方法得到數(shù)個(gè)周期的特征參數(shù);步驟S103:將數(shù)個(gè)周期的特征參數(shù)代入預(yù)測(cè)模型中,輸出預(yù)測(cè)結(jié)果;所述預(yù)測(cè)模型的建立方法包括以下步驟:步驟S201:將實(shí)驗(yàn)電池全部充滿電,然后靜置若干小時(shí),采用復(fù)合脈沖放電方法對(duì)電池進(jìn)行周期循環(huán)放電實(shí)驗(yàn),使用電池測(cè)試儀獲取電池放電過(guò)程的電壓、電流、電量變化以及周期循環(huán)次數(shù);步驟S202:將采集到的電壓數(shù)據(jù)按周期劃分,并對(duì)每個(gè)周期的電壓變化曲線用數(shù)學(xué)插值函數(shù)進(jìn)行擬合;步驟S203:得到的最佳擬合函數(shù)的參數(shù)作為輸入集;步驟S204:每個(gè)周期初始時(shí)對(duì)應(yīng)的電量百分比作為輸出集;步驟S205:建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用所述輸入集和所述輸出集,得到訓(xùn)練之后的預(yù)測(cè)模型。
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