基于神经网络的车载锂电池剩余容量预测方法研究开题报告

 2021-08-08 20:10:35

1. 研究目的与意义

针对锂离子电池剩余容量检测的时间过长、耗能较多的问题,利用人工神经网络对锂离子电池放电容量进行预测,能够有效提高电池检测效率,很大程度上节省了电池检测的周期以及话费的检测费用,同时能够更加准确的体现锂离子电池的化学特性。

2. 国内外研究现状分析

见文献综述

3. 研究的基本内容与计划

第1~2周:收集资料,撰写文献综述和开题报告,完成开题。

第3~4周:了解国内外锂电池剩余容量预测方法。

第5~6周:学习神经网络预测理论和方法。

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4. 研究创新点

锂离子电池单体额定电压较高,具有高功率承受能力,锂离子电池具有大电流工作特性,能持续提供高品质电能。

寿命长,寿命长达500-1000次。

护电路,对电池的充电电压,电流个温度进行监测,保护。

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