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基于深度进建的电动汽车蓄电池参数展望

时间: 2020-01-21 来源: 扑克王APP

  电动汽车用电池拥有电压、温度和变动状况(SOC)等几个闭头的表征参数。因为电池毛病与这些参数的极度摇动相闭,有用地预测这些参数对待确保电动汽车长久安详牢靠地运转至闭紧急。

  北京理工大学、北京电动汽车互帮改进核心和韦恩州立大学的筹议职员近来开拓了一种基于深度进修的新身手,可能同步预测电动汽车电池体系的多个参数。他们正在Elsevier的操纵能源杂志上公告的一篇论文中提出了这种设施,该设施基于长久短期回想(Lstm)递归神经汇集;一种可能同时解决单个数据点(如图像)和悉数数据序列(比如语音纪录或视频片断)的深度进修编造组织。

  筹议职员正在论文中写道:“本文筹议了一种新的基于深度进修的设施,”

  筹议职员正在北京电动汽车任事和打点核心(SMC-EV)收罗的数据集上培训和评估了他们的LSTM模子,此中征求一辆电动出租车正在一年内的电池闭连数据。他们的模子研究了电动汽车上运用的电池的三个厉重表征参数,即电压、温度和SOC。因为其组织和计划,一朝模子所研究的一共超参数都被预先优化,它也可能离线熬炼。

  筹议职员还开拓了一种身手来举行汽车司机气候认识。该身手研究了气候和驾驶员行径对电池体系功能的影响,最终降低了模子的预测精度。另表,筹议职员还采用了一种预先辍学的设施,通过正在熬炼前确定最符合的参数来造止LSTM模子太过拟合。

  基于lstm模子的评估和仿真结果很是有祈望,新身手的功能优于其他电池参数预测计谋,筹议职员收罗到的筹议结果注解,他们的模子可能用来判决各类电池毛病,实时通告司机和搭客,避免致命事件。

  筹议职员写道:“这种设施的宁静性和鲁棒性曾经通过10倍的交叉验证和多组超参数的对比认识获得了验证。”结果注解,该模子对这三个主意参数拥有较强的正在线预测技能。

  筹议职员考查到,正在完工离线熬炼后,LSTM模子可能急迅、凿凿地举行正在线预测。换句话说,它是离线熬炼的,这宛若并没有低重其预测的速率和凿凿性。

  往后,本筹议团队开拓的电池参数预测模子将有帮于降低电动汽车的安详性和作用。同时,筹议职员打算正在更多的数据集上熬炼他们开拓的LSTM汇集,由于这可能进一步降低其功能和通用性。

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