【摘 要】
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电池故障诊断系统是电动汽车能够安全运行的重要保证,对其进行建模具有重要意义。采用自适应神经模糊网络(ANFIS),对磷酸铁锂电池组故障诊断系统进行建模。根据原有的专家经
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51977164);湖北省技术创新重大项目(2018AAA059)
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电池故障诊断系统是电动汽车能够安全运行的重要保证,对其进行建模具有重要意义。采用自适应神经模糊网络(ANFIS),对磷酸铁锂电池组故障诊断系统进行建模。根据原有的专家经验确定电池的主要故障症状和原因;利用减法聚类算法确定模型的初始模糊规则和隶属度数量,减少网络中参数数量;利用由最小二乘估计算法和误差反向传播算法构成的混合学习算法对模糊神经网络的参数进行学习,完成诊断系统参数的训练和构建,该模型分类准确率可达92.7%。最后将ANFIS模型和传统BP神经网络模型的测试结果进行对比,结果表明:在针对48 V动
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