本发明公开了一种自适应天牛须优化神经网络的
锂电池等效电路模型参数辨识方法。它包括以下步骤：(1)建立锂离子电池的二阶PNGV等效电路模型；(2)利用电池混合脉冲功率特性测试方法对锂电池进行充放电试验，得到响应曲线，并计算不同荷电状态下等效电路模型的参数，包括开路电压、电池内阻、
电化学极化电阻、电化学极化电容、浓度差极化电阻、浓度差极化电容；(3)对等效电路模型参数数据进行归一化处理，得到神经网络训练所需要的输入输出数据集；(4)构建锂离子电池的神经网络辨识系统；(5)确定自适应天牛须算法的适应度函数，并利用自适应天牛须算法获取网络的最优初始权值和阈值；(6)对天牛须优化的神经网络辨识系统进行训练，建立锂离子电池参数辨识器，用于辨识锂离子电池的等效电路模型参数，进而计算锂离子电池的端电压。本发明考虑了锂离子电池的非线性特征，利用自适应天牛须优化的神经网络，能够有效地对锂电池等效电路模型参数进行辨识，可以缩短神经网络训练所需的迭代次数，并且提高了锂离子电池等效电路模型的精度。
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“自适应天牛须优化神经网络的锂电池等效电路模型参数辨识方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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