【作者】

张熙烨; 张波; 赵继云; 谢鹏飞; 张学敏

【单位】

中国农业大学;

【摘要】

本文研究基于混合动力技术的割草机，动力系统采用“串联式”混合动力系统，分析了混合动力割草机的实际工作工况，总结出割草机的三种工作模式，并且根据其制定出基于规则的能量管理策略。同时，电池荷电状态（SOC）作为表征电池剩余电量以及制定能量管理策略的重要参数，为实现对电池SOC的准确估计，提出了基于BP神经网络的混合动力割草机电池SOC估计方法。首先依据经典BP神经网络算法，建立了电池SOC估计神经网络模型；通过放电实验，将得到的样本数据导入神经网络模型中训练和测试。分析结果表明，所建立神经网络可以较为准确地估计电池SOC，估计误差总体小于4%。

【关键词】

混合动力；BP神经网络；电池SOC；能量管理

【论文集名称】

智能动力

【会议名称】

交通能源与智能动力大会

【会议时间】

2022-11-24至2022-11-29

【会议地点】

上海

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