期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于Bi-LSTM的电动直臂车磷酸铁锂电池SOC估计
被引量：
1
1
作者
张艺迪
孙晖
《能源工程》
2023年第1期37-42,共6页
针对电动直臂车的特殊工况,提出了一种基于双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)的电动直臂车荷电状态(SOC)估计模型和方法。该方法将电池的工作电压、电流及表面温度作为输入,采用双向传递的两层LSTM神经网络进行训练,再将两次得到的结果...
针对电动直臂车的特殊工况,提出了一种基于双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)的电动直臂车荷电状态(SOC)估计模型和方法。该方法将电池的工作电压、电流及表面温度作为输入,采用双向传递的两层LSTM神经网络进行训练,再将两次得到的结果进行拼接作为最终输出。实验结果表明,该方法比传统前馈(BP)神经网络和单向LSTM神经网络具有更好的估计性能,并且可以精确估计不同环境温度下的电池及整车SOC。
展开更多
关键词
SOC估计
磷酸铁锂电池
Bi-LSTM神经网络
电动
直
臂
车
环境温度
下载PDF
职称材料
题名
基于Bi-LSTM的电动直臂车磷酸铁锂电池SOC估计
被引量：
1
1
作者
张艺迪
孙晖
机构
浙江大学电气工程学院
出处
《能源工程》
2023年第1期37-42,共6页
文摘
针对电动直臂车的特殊工况,提出了一种基于双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)的电动直臂车荷电状态(SOC)估计模型和方法。该方法将电池的工作电压、电流及表面温度作为输入,采用双向传递的两层LSTM神经网络进行训练,再将两次得到的结果进行拼接作为最终输出。实验结果表明,该方法比传统前馈(BP)神经网络和单向LSTM神经网络具有更好的估计性能,并且可以精确估计不同环境温度下的电池及整车SOC。
关键词
SOC估计
磷酸铁锂电池
Bi-LSTM神经网络
电动
直
臂
车
环境温度
Keywords
SOC estimation
LiFePO4 battery
Bi-LSTM network
electric telescopic boom aerial work platform
ambient temperature
分类号
TM911 [电气工程—电力电子与电力传动]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Bi-LSTM的电动直臂车磷酸铁锂电池SOC估计
张艺迪
孙晖
《能源工程》
2023
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
