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基于神经网络的动力电池单体电压差预测方法
动力电池 单体电压差 神经网络 预测方法
2023/1/30
针对动力电池单体电压差预测问题,基于神经网络算法建立单体电压差预测模型。将总里程、电池包电流、电池包电压、电池温度、SOC作为模型的输入,将单体电压差作为模型的输出,将电动汽车长里程道路试验采集的数据划分为训练集和测试集,用于模型的训练和测试。结果表明,用所提方法进行单体电压差预测时可使均方差仅为0.004%,可行性被验证。最后,用所提方法得到长里程下单体电压差的预测值,为动力电池单体电压差的定量...
绝缘栅双极型晶体管IGBT（insulated gate bipolar transistor）模块在高压大功率电能转换领域具有广泛应用,在这些领域人们对IGBT模块可靠性提出了更高的要求。首先归纳预测了IGBT模块及其模块市场规模与需求。然后从寿命预测机理角度,将IGBT模块预测方法归类为基于模型的预测方法和数据驱动的预测方法两大类,对每类的研究现状、基本原理、预测过程实施、适用范围和优缺点进行...
基于SPM的多变量连续过程在线故障预测方法
在线故障 SPM
2009/6/11
研究了一类模型未知带有隐含故障的多变量连续过程故障预测问题。基于统计过程监测(SPM)方法，提出了一种上述故障预测问题的解决方案。该方案首先利用正常状态下的样本数据建立主成分分析(PCA)模型，然后根据该模型构造出预测特征量，最后对该特征量进行时间序列分析和预测，从而预测出系统的剩余有效寿命(RUL)。针对线性时不变系统构造了预测特征量，并分析了在一定的系统结构假设和故障假设下的剩余有效寿命预测误...
基于热传导反问题的各向异性材料热物性预测方法
异性材料 热传导
2009/2/8
采用不同方法对基于热传导反问题的固体热导率预测进行了研究。分别采用采用不同方法对基于热传导反问题的固体热导率预测进行了研究。分别采用Bayesian统计方法、Levenberg-Marquardt和遗传算法对二维各向异性材料的热物性进行了预测;并进行了分析比较。研究结果表明;Bayesian方法中热传导反问题的解是其后验概率密度的数学期望;而后验概率密度函数（PPDF）通过测定的温度进行计算获得;...