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J-GLOBAL ID：201702214462166068   整理番号：17A0077111

BPニューラルネットワークに基づくニッケル電池の放電特性予測【JST・京大機械翻訳】

Discharge characteristics forecast of nickel cadmium battery based on BP neural network

著者 (5件)： He Mingqian (Sichuan Changhong Electric Power Co., Ltd.) ,  Fan Shijun (Sichuan Changhong Electric Power Co., Ltd.) ,  Wang Xiancheng (Sichuan Changhong Electric Power Co., Ltd.) ,  Zhang Li (Sichuan Changhong Electric Power Co., Ltd.) ,  Li Xueming (College of Chemistry & Chemical Engineering, Chongqing Univesrsity)
資料名： Dianyuan Jishu  (Dianyuan Jishu)
巻： 40  号： 8  ページ： 1618-1619,1664  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2501A  ISSN： 1002-087X  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： ニッケル蓄電池の放電特性を正確に予測するために,時の積分法を用いて,残留容量を予測し,次に,作動温度,放電電流,残留容量を入力とし,そして,動作電圧を,出力として用いた。LEVENBERG-MARQUARDT(LM)アルゴリズムに基づくBPニューラルネットワークモデルを確立して,トレーニングとテストを通して,このモデルの予測結果は正確で,相対誤差は0.5%未満であった。実験結果により,本モデルは,温度-20-60°Cおよび放電電流33-165Aにおいて,電池の残留容量および動作電圧を,正確に予測することができ,そして,電池温度,残留容量,放電電流および作動電圧の間のマッピング関係を,正確に確立した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電圧 ,  *ニッケル ,  積分 ,  アルゴリズム ,  *電池 ,  *放電 ,  ニッケル蓄電池
準シソーラス用語： 電池温度 ,  相対誤差 ,  放電電流 ,  残存容量 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： nickel cadmium battery ,  BP neural network ,  Matlab

分類 (9件)： 二次電池  (YB04030K) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  屈折及び反射の測定と装置  (BD07060V) ,  関連産業  (YM01060D) ,  装置内の流れ  (XD01010Y) ,  液体燃料工業  (YE03000F) ,  粉体工学  (XD03010M) ,  電気自動車  (QG07020B) ,  澱粉  (FJ05030W)

タイトルに関連する用語 (5件)： BPニューラルネットワーク ,  ニッケル ,  電池 ,  放電特性 ,  予測