華青松教授發(fā)表神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)估算鋰離子電池SOC研究成果
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? 鋰離子電池具有重量輕、無(wú)局部污染、功率密度高等優(yōu)點(diǎn)，在電動(dòng)汽車以及工業(yè)行業(yè)得到廣泛應(yīng)用。隨著人們對(duì)電池安全運(yùn)行和可靠性的認(rèn)識(shí)不斷提高，荷電狀態(tài)（SOC）對(duì)于防止電池過(guò)度充電、深度放電和不可逆轉(zhuǎn)的損壞至關(guān)重要。核科學(xué)與技術(shù)學(xué)院華青松教授基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SOC建模和學(xué)習(xí)，應(yīng)用非線性自回歸外生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NARX-NN）和基于徑向基函數(shù)（RBF）的無(wú)跡卡爾曼濾波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFNN-UKF）估算電池SOC。
? ? ? ? ? ? ? ?? 圖1：直接NARX-NN的開環(huán)訓(xùn)練模式。非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? ? ? ? ? ? ? ? ?圖2：直接NARX-NN的閉環(huán)測(cè)試模式。非線性自回歸外生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
??實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，直接NARX-NN估計(jì)器能夠?qū)崿F(xiàn)有效而精確的SOC估計(jì)，并且對(duì)不同的初始條件具有良好的魯棒性?；?/span>RBFNN的間接估計(jì)器將SOC視為內(nèi)部狀態(tài)，而將電壓作為模型輸出?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出與實(shí)際測(cè)量值之間的電壓誤差，利用UKF估算SOC。直接NARX-NN比間接RBFNNUKF估算的瞬態(tài)收斂速度快，兩種估計(jì)器的總體精度相當(dāng)。然而，當(dāng)存在電流傳感器偏差時(shí)，直接NARX-NN估計(jì)器的性能明顯差于間接RBFNN-UKF估計(jì)器，此時(shí)可以通過(guò)增大電流傳感器偏差，將其作為內(nèi)部狀態(tài)變量與SOC一起進(jìn)行修正。此種應(yīng)用中間接估計(jì)器比直接法顯示出壓倒性的優(yōu)勢(shì)。
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??相關(guān)成果近日以“Neural network-based learning and estimation of batterystate-of-charge: A comparison study between directand indirect methodology”為題，作為封面文章刊發(fā)在能源領(lǐng)域頂級(jí)國(guó)際期刊《International Journal of Energy Research》上。東南大學(xué)能源熱轉(zhuǎn)換及其過(guò)程測(cè)控教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室孫文為第一作者，華青松教授為第二通訊作者。
本研究得到了國(guó)家自然科學(xué)基金（51806034，51936003）、江蘇省自然科學(xué)基金（BK20170686）、天津大學(xué)發(fā)動(dòng)機(jī)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室公開資助。
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