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J-GLOBAL ID：200902241755469792   整理番号：09A0345910

蓄電池残容量の推定に適したニューラルネットワークとそのシナプス荷重計算法

著者 (2件)： 寺村正広 (川内職業能力開発短大) ,  宮島廣美 (鹿児島大 工)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 B  (IEICE Transactions on Communications (Japanese Edition))
巻： J92-B  号： 4  ページ： 803-811  発行年： 2009年04月01日 
JST資料番号： S0622C  ISSN： 1344-4697  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 蓄電池の利用にあたって放電可能な電力の残容量は重要な情報であり,蓄電池の利用を拡大するには残容量の推定は避けられない問題である。推定演算には非線形性を含んでいるため,正確な推定が必要な場合はマイクロプロセッサを用いる。しかし,コスト削減を強いられた器機では,蓄電池の端子電圧のみを入力した電子回路で簡易に残容量を推定する場合が多い。この場合,放電電流が変化すると推定精度が悪化する問題がある。本論文では放電電圧と電流から残容量を推定するニューラルネットワークを提案する。提案したネットワークはマイクロプロセッサを使用せず回路素子だけで残容量の推定が可能である。提案法を用いたニューラルネットワークの各層やニューロンの動作,役割,推定に与える影響,等を明確にする。一般的な学習法である誤差逆伝搬法で荷重を求めた場合に比較して,多くの問題点を解決できることを示す。提案手法は放電特性が得られれば,多種の電池に対して利用可能である。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *二次電池 ,  *電池容量 ,  マイクロプロセッサ ,  電気特性 ,  逆伝搬法 ,  *状態推定 ,  ニューロン ,  シナプス
準シソーラス用語： 充放電特性

分類 (2件)： 二次電池  (YB04030K) ,  システム同定  (IA02040O)

引用文献 (18件)：

• 柳原崇宏, 河村篤男, “内部抵抗と起電力を組み合わせた推定式を使った鉛蓄電池の残存容量の推定,”平10電学全大, P. 872, 1998.
• 左暁飛, 大谷昌平, 阿南文政, 小野雅彦, “ファジィ理論を用いた電気自動車用電池残存容量の推定について,”平7電気関係学会九支連大, p. 884, 1995.
• 松村茂憲, 石川文彦, 樋笠博正, 大松 繁, 丸井孝夫, 中山昭文, “適応ディジタルフィルタを用いた鉛電池の開路電圧と残存容量の推定,”電学論 (C), vol.112, no.4, pp259-267, April 1992.
• O. Caumont, P. L. Moigne, C. Rombaut, X. Muneret, and P. Lenain,“Energy gauge for lead-acid batteries in electric vehicles,” IEEE Trans. Energy Conyers., vol.15, no.3, pp. 354-360, Sept.2000.
• 松村茂憲, 大松 繁, 樋笠博正, “ニューラルネットワークを用いた鉛電池の残存容量の推定,”電学産業計測制御研資, IIC-93-19, pp. 109-116, May 1993.

タイトルに関連する用語 (6件)： 蓄電池 ,  残容量 ,  推定 ,  ニューラルネットワーク ,  シナプス ,  荷重計算