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J-GLOBAL ID:201302266956644083   整理番号:13A1387481

適応ニューロ-ファジィ推論システムを用いるリチウムイオン電池のためのオンライン自己学習時間前進電圧診断

On-line self-learning time forward voltage prognosis for lithium-ion batteries using adaptive neuro-fuzzy inference system
著者 (8件):
資料名:
巻: 243  ページ: 728-749  発行年: 2013年12月01日 
JST資料番号: B0703B  ISSN: 0378-7753  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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電池-電気ロード自動車の電池管理システム(BMS)は耐久性と信頼性を保証するために電気化学貯蔵システムの最適操作を確実にしなければならない。特に,BMSは電池の機能状態に関する正確な情報,すなわち,どれだけの放電-/充電パワーを電池が電流状態と条件において受け入れ,一方,同時に電池がその安全操作領域の外で操作が防止されるを与えなければならない。これらの臨界制限が適応的に計算されなければならない。それは自動車エネルギー管理(VEM)を監督するための顕著な入力因子として役立つ。VEMは所定の仕事のために,特に臨界運転状況において自動車の運転のための十分なパワーを与えなければならない。そのためにこの文献は適応ニューロ-ファジィ推論システム(ANFIS)を用いる最低/最高セル電圧予測に関して入手できるパワー評価の状態のために用いられる新しい手法を記述する。将来における所定の時間フレームのための評価電圧を実際の電圧を直接比較し,1%以下の相対電圧予測誤差の有効性と精度を確認する。さらに提案したアルゴリズムのリアルタイム操作能を電池試験ベンチにおいて,一方,電圧予測を行うリアルタイムシステムにおける操作で確認された。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (1件):
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二次電池 

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