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公开(公告)号：CN102494778B
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201110359931.7
申请日：2011-11-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于人工神经网络的二次电池表面最高温度预测方法，属于电池热管理系统技术领域。将二次电池置于高低温试验箱内，连接上充放电试验机；电池放电后进行充电；监测电池在充电过程中表面最高温度的变化情况；通过设定Back-Propagation神经网络模型的输入、输出、神经元个数、层数、传递函数和训练算法来完成模型的构建；将数据用于模型训练，使模型能够运用于预测；电池在其他环境温度下充电过程中的表面最高温度通过模型进行预测。本发明的模型应用起来简单易行，参数容易控制，结果具有实用价值；电池在不同环境温度下工作时的表面最高温度得以预测，为电池热管理系统的有效工作和电池的安全提供了保证。
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公开(公告)号：CN102364353A
公开(公告)日：2012-02-29
申请号：CN201110360055.X
申请日：2011-11-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明涉及一种基于热效应的二次电池的一致性进行评估的方法，属于二次电池再分选技术领域。将二次电池的表面进行涂黑；电池一次一只置于设定恒温的高低温试验箱内，将电池连接上充放电试验机；电池放电后充电，对电池的表面温度进行监测；构建人工神经网络模型，使用电池在充电结束时的表面最高温度和最高温度与最低温度之差的数据对模型进行训练，模型根据电池的热效应将电池分为n组；对模型进行优化，使用单倍率充电结束时的电池表面最高温度数据来训练模型。本发明的模型应用起来简单易行，参数容易控制，所得结果具有高实用价值；电池组中使用的电池能保持热一致性和电化学性能一致性，为电池组的安全和工作效率提供了保证。
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公开(公告)号：CN102364353B
公开(公告)日：2013-10-16
申请号：CN201110360055.X
申请日：2011-11-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明涉及一种基于热效应的二次电池的一致性进行评估的方法，属于二次电池再分选技术领域。将二次电池的表面进行涂黑；电池一次一只置于设定恒温的高低温试验箱内，将电池连接上充放电试验机；电池放电后充电，对电池的表面温度进行监测；构建人工神经网络模型，使用电池在充电结束时的表面最高温度和最高温度与最低温度之差的数据对模型进行训练，模型根据电池的热效应将电池分为n组；对模型进行优化，使用单倍率充电结束时的电池表面最高温度数据来训练模型。本发明的模型应用起来简单易行，参数容易控制，所得结果具有高实用价值；电池组中使用的电池能保持热一致性和电化学性能一致性，为电池组的安全和工作效率提供了保证。
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公开(公告)号：CN102494778A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110359931.7
申请日：2011-11-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于人工神经网络的二次电池表面最高温度预测方法，属于电池热管理系统技术领域。将二次电池置于高低温试验箱内，连接上充放电试验机；电池放电后进行充电；监测电池在充电过程中表面最高温度的变化情况；通过设定Back-Propagation神经网络模型的输入、输出、神经元个数、层数、传递函数和训练算法来完成模型的构建；将数据用于模型训练，使模型能够运用于预测；电池在其他环境温度下充电过程中的表面最高温度通过模型进行预测。本发明的模型应用起来简单易行，参数容易控制，结果具有实用价值；电池在不同环境温度下工作时的表面最高温度得以预测，为电池热管理系统的有效工作和电池的安全提供了保证。
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