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摘要
本发明公开了一种多因素影响的动力电池参数在线辨识方法,具体内容如下：在全体具有初始参数的粒子集合中,其中一部分用粒子群优化算法筛选出最优的部分粒子,另一部分粒子则由遗传算法经过选择、交叉和变异生成,将两部分粒子结合成新的粒子集合进行下一步迭代,以此对模型参数进行在线辨识。本发明应用粒子群算法和遗传算法相结合的优化策略,充分利用了粒子群优化算法局部搜索能力强、收敛速度快的优点和遗传算法全局搜索能力强的优点,即降低了计算复杂度,又避免了局部最优陷阱,从而实现了电池模型参数随观测变量的实时准确辨识和更新,提高了动力电池建模的准确性。
- 出版日期2019-5-23
- 单位合肥工业大学智能制造技术研究院
