Battery state of charge estimation using an Artificial Neural Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The automotive industry is currently experiencing a paradigm shift from conventional, diesel and gasoline-propelled vehicles into the second generation hybrid and electric vehicles. Since the battery pack represents the most important and expensive component in the electric vehicle powertrain, extensive monitoring and control is required. Therefore, extensive research is being conducted in the field of electric vehicle battery condition monitoring and control. In this paper, an Artificial Neural Network (ANN) is used for Lithium-Ion (Li-Ion) battery state-of-charge (SOC) estimation. When properly trained using the random current profile described in this paper, a single-layered Neural Network is capable of capturing the non-linear characteristics of a battery. The ANN is able to estimate a non-measurable parameter such as battery SOC level based on battery measurable parameters such as voltage and current. The ANN in this paper is trained using experimental data generated from an experimental battery using a R-RC model with SOC/OCV relationship. The SOC/OCV relationship was derived from a commercial 3.6V 3.4Ah Li-Ion battery cell. The network is trained using current, and voltage as inputs and SOC as the output. The trained network is tested using benchmark driving cycles to be capable of estimating the battery SOC with a relatively high degree of accuracy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle