锂离子动力电池组管理的人工神经网络方案

"人工神经网络在锂离子动力电池组中的应用，唐致远，凌国维，电动汽车的使用对锂离子动力电池组管理系统提出了更高的要求。本文介绍了基于人工神经网络的锂离子电池组管理系统的设计，对现有电池管理系统进行了创新。人工神经网络技术在锂离子动力电池研究中具有重要的应用价值。锂离子动力电池相较于其他类型电池具有多重优势，如重量轻、寿命长等，被广泛用于电动汽车。然而，电池组在使用过程中会出现性能不一致的问题，需要有效的管理系统来解决。传统的整体电压控制方式无法满足需求，因此引入人工神经网络技术来优化电池均衡管理。该研究得到了高等学校博士学科点专项科研基金的支持。" 本文详细探讨了人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）在锂离子动力电池组管理中的应用。随着电动汽车的普及，对锂离子电池组的管理系统性能要求不断提高。作者唐致远和凌国维来自天津大学化工学院，他们的研究针对电池管理系统进行了理论创新。 锂离子电池因其高能量密度、长寿命和环保特性，已经成为动力系统的重要选择。尽管电池本身的性能已有显著提升，但多个电池组合成电池组时，由于制造过程中的微小差异和使用过程中的老化效应，会导致电池性能的不一致。这种不一致会影响整个电池组的性能和安全性，因此，需要一种能够实时监测和均衡电池状态的智能管理系统。 人工神经网络技术因其自学习、自适应和非线性映射能力，成为解决这一问题的有效工具。通过神经网络模型，可以模拟电池的充放电行为，预测电池状态，并实现电池组内的动态均衡。这种均衡策略不仅可以延长电池组的使用寿命，还能保证电动汽车的行驶性能。 研究中提到，传统的整体电压控制方法在电池性能逐渐偏离时显得力不从心，而人工神经网络可以更精确地捕捉电池性能变化，提供个性化的管理策略。论文中可能涉及了神经网络模型的构建、训练和应用，以及在实际电池组管理中的效果验证。 此外，文章还指出，该课题获得了高等学校博士学科点专项科研基金的支持，这表明了该领域的研究受到了学术界的重视。结合电池性能对比表，可以理解锂离子电池相对于铅酸和镍氢电池的优越性，如重量更轻、行驶历程更长和使用寿命更久等。 总结来说，这篇论文通过深入研究人工神经网络技术，为锂离子动力电池组的高效管理和均衡提供了新的解决方案，对于推动电动汽车领域的发展具有重要意义。