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基于归一化拟合的电池剩余放电预测问题研究 被引量:1

Study on Residual Discharge Prediction of Battery Based on Normalized Curve Fitting
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摘要 通过归一化曲线拟合,得到了不随放电电流变化的内在规律,并构造出放电曲线初等函数表示。任意电流放电数学模型预测的理论数值与实验数据平均相对误差可控制在0.66%。根据不同衰减状态下放电曲线的分析,得出其线性相关的变化规律,预测出不同衰减状态下的放电曲线。此项研究已应用于2016年全国大学生数学建模竞赛C题。 Based on the normalized curve fitting,the intrinsic law of the battery discharge function under different steady current is found,and the exact elementary function representation of each discharge curve is constructed.The MRE of the theoretical and experimental data can be controlled at 0. 66%. The analysis of discharge curves at different attenuation states shows the linear variation of the discharge curves,and the linear regression is used to predict the discharge curves at different attenuation states. The results of the research succeed in solving the problem C of Contemporary Undergraduate Mathematical Contest in Modeling in 2016.
作者 陈辉 吴杰
出处 《重庆科技学院学报(自然科学版)》 CAS 2017年第2期115-119,共5页 Journal of Chongqing University of Science and Technology:Natural Sciences Edition
基金 安徽省质量工程项目"高等数学大规模在线开放课程示范项目"(2015MOOC154) 安徽省质量工程项目"经济应用数学大规模在线开放课程示范项目"(2014MOOC084)
关键词 归一化 放电时间 MRE 衰减状态 数据拟合 线性回归 normalization battery discharge time MRE attenuation data fitting linear regression
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