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J-GLOBAL ID：202002262029651429   整理番号：20A1459631

粒子フィルタリングアルゴリズムに基づく車載エネルギー貯蔵素子のSOH予測方法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on SOH prediction method of vehicle energy storage element based on particle filter algorithm

著者 (4件)： Dai Yinjuan (蘭州交通大学机電技術研究所,甘粛蘭州730070;甘粛省物流及運輸装備信息化工程技術研究中心,甘粛蘭州730070) ,  Guo Youmin (蘭州交通大学机電技術研究所,甘粛蘭州730070;甘粛省物流及運輸装備信息化工程技術研究中心,甘粛蘭州730070) ,  Gao Fengyang (蘭州交通大学自動化与電气工程学院,甘粛蘭州,730070) ,  Fu Shilei (蘭州交通大学机電技術研究所,甘粛蘭州730070;甘粛省物流及運輸装備信息化工程技術研究中心,甘粛蘭州730070)
資料名： Tiedao Kexue Yugongcheng Xuebao  (Tiedao Kexue Yugongcheng Xuebao)
巻： 16  号： 10  ページ： 2572-2577  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3009A  ISSN： 1672-7029  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： エネルギー貯蔵素子は,無接触ネットワーク電力供給都市鉄道輸送車両の重要な構成要素であり,その健康状態(SOH)は,列車が安全で信頼できる運転を直接決定するかどうかを決定する。大量のデータフィッティングから得た二重指数経験退化モデルと非線形複雑システムを解く粒子フィルタアルゴリズムを結合して、車載エネルギー貯蔵部品蓄電池SOH予測を行った。結果は,このアルゴリズムが蓄電池の容量劣化過程をよく追跡できるが,その精度が改良されるので,遺伝的アルゴリズムを導入し,遺伝的アルゴリズムを用いて新しい粒子の優位性を生み出し,予測結果の精度を改善し,実験結果に従って,遺伝的パーティクルフィルタアルゴリズムが電池健康状態をより正確に予測できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測技法 ,  *アルゴリズム ,  電池 ,  ネットワーク ,  遺伝 ,  二次電池 ,  エネルギー貯蔵 ,  退化 ,  電力供給 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *粒子フィルタ ,  複雑系 ,  進化的計算
準シソーラス用語： 健康状態 ,  非接触 ,  *粒子フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 粒子フィルタリング ,  アルゴリズム ,  車載 ,  エネルギー貯蔵 ,  予測方法 ,  研究