《表1 样本数据及预测结果》

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《移动小车电源SOC实时估算系统设计》

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本实验对象为两节18650锂电池，采用恒压充电，以电流为充电电流的1/10为停止标准，恒流放电时电压低于最低工作电压时停止。每次充放电结束后，静置一小时以上，根据0.2C、0.4C、0.8C充放电倍率要求进行实验，并保留数据[13-15]。神经网络训练参数设定如下：输入层为1层，输入节点为3，这里将电源电压、电流和温度作为网络输入；输出层为1层，输出节点为1，这里将电源SOC作为输出，设置隐含层节点数为7，学习率为0.01。在实验数据中均匀选取具有不同放电倍率的300组数据作为BP神经网络训练样本，并任意选取15组数据作为预测数据。样本数据及预测结果如表1所示，神经网络预测相对误差如图2所示。