开放存取
问题 |
E3S网页汇编
卷积184 2020
2后端可持续能源设计制造国际会议(ICMED2020) |
|
---|---|---|
文章号 | 010668 | |
页数 | 7 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202018401068 | |
在线发布 | 2020年8月19日 |
必威主页
184010668(2020)
ANN电池健康监控-综合评审
一号分局电气电子工程局GRIET海得拉巴市Telangana
2分局电气电子工程局GRIET海得拉巴市Telangana
3分局电气电子工程局GRIET海得拉巴市Telangana
4分局电气电子工程局GRIET海得拉巴市Telangana
5PES硬件 Valeo印度私有有限公司
电动汽车开发在电池管理领域购买了一场大革命,因为它处理电池健康以及电池保护问题。电量状态和健康状况是判定电池健康的重要参数人工神经网络和机器学习的进步近些年来不断增长的领域在估计这些参数方面购买了许多变化获取大电池数据已变得非常优于这些方法手稿概述人工神经网络技术,如Feedforward神经网络(FNN)、极端学习机(ELM)和长短期内存(LSTM)。技术培训现有数据样本,由电压的不同值、不同温度电流和不同电荷周期和元件组成每种技术的误差异于另一种方法,因为一种方法的限制使用另一种方法得到最小误差百分比并获取SoC和SOH最接近估计值每种方法需要培训数个时代手稿还比较不同方法输入参数和误差百分比
必威西汉姆赞助作者版由EDPScience发布,2020
开存文章分发创用CC授权4.0允许在任何介质上不受限制使用、分发和复制,只要原创作品正确引用
当前用法度量显示文章视图累积计数(全文文章视图包括HTML视图、PDF和ePub下载,根据可用数据)和Vision4Press平台摘要视图
数据对应2015年后板状使用当前使用量度自在线发布后48-96小时提供并按周日每日更新
初始下载度量器可能花点时间